基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_基于LSTM_MIDAS深度学习模型的电力需求预测_
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
针对某±500 kV同塔双回直流输电线路，在“一回停运、一回运行”工况下进行停运线路地线融冰时，感应电压过大导致融冰装置故障、自动接线装置和避雷器击穿受损情况，研究建立了静电耦合和空间离子流效应综合作用的停运线路过电压计算模型。按6种工况计算分析了带电运行回路导线不同起晕电压时在停运线路上感应的过电压水平，同时综合考虑过电压抑制水平和线路能量，提出了加装5 kΩ接地高阻的过电压抑制措施，可实现将超过100 kV感应电压抑制到20 kV以下，并经实际线路融冰操作，验证了其有效性。
针对三电平间接矩阵变换器-永磁同步电机系统（three-level indirect matrix converter-permanent magnet synchronous motor， TLIMC-PMSM）存在的模型预测控制（model predictive control， MPC）开关频率不固定以及传统调制型模型预测控制（modulation model predictive control， MMPC）计算负荷过重等问题，提出了改进型MMPC方法，旨在提高系统的控制性能和效率。首先，详细介绍了TLIMC-PMSM系统的拓扑结构和原理。其次，指出了基于MPC和传统MMPC的控制系统存在的问题；然后，提出了简化了逆变级扇区选择方法，采用输出电压预测改进型MMPC方法，并修改了逆变级价值函数。最后，在MATLAB/Simulink软件平台上实验验明了基于改进型MMPC的TLIMC-PMSM系统相较于传统的两种控制方法，具有更为优异的控制性能。
本白皮书对通感一体架构的技术背景、架构设计原则、架构详细设计、关键技术和典型感知流程进行了系统性的阐释，希望与业界伙伴一道，以架构为牵引，逐步确立通感一体架构的发展形态、技术走向和产业基础，锻造信息通信网络长板。
保险行业数字化转型经历了从传统烟囱式架构到数字化、数据化、智能化和生态化的演进过程。其中，数据中台作为核心基础设施，在数据采集、治理、分析和应用等方面发挥着重要作用，推动着保险业务的智能化升级。
基于价值型采购管理理念，围绕采购本质，从场景、功能、核心能力三方面构建产品平台 基于采购的本质管理要求，全面梳理业务场景，构建功能模块--合理明确的采购需求
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