电力行业，电力电子，电力系统,电力行业代码查询,电机

基于深度确定性策略梯度算法的电机控制，电机控制，电机控制算法电动机用于许多应用中，他们的效率在很大程度上取决于他们的控制。其中其他PI方法或模型预测控制方法在科学文献和工业实践中众所周知。一种新颖的方法是使用强化学习（RL）它首先从头开始学习电驱动控制。在这项工作中开源Python软件包Gym-electric-motor（GEM）是开发用于简化电机RL代理控制。此外，该软件包可用于比较训练有素的代理以及其他最新的控制方法。

2020-07-01

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基于深度学习电力负荷预测

电力负荷预测，深度学习电力负荷预测，深度学习负荷数据，负荷预测深度学习模型在电力负荷预测问题中的应用正在引起研究人员和整个行业的兴趣，但是在文献中尚无不同架构之间全面而合理的比较。这项工作旨在通过对比深度学习，通过审查和实验评估两个真实数据集的最新电力负荷预测趋势来填补空白。

2020-07-02

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基于深度神经网络进行实时电力系统状态估计和预测

深度神经网络进，电力系统状态估计，负荷预测，为了训练模型并获得估计性能，请将上述数据放在根文件中，然后运行simple_test.py。要获取图，请运行get_plots.py。请随时使用您自己的数据。基于深度神经网络进行实时电力系统状态估计和预测

2020-07-02

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时空关注网络在风电预测中的应用

风能是最重要的可再生能源之一，准确的风能预测对于可靠且经济的电力系统运行和控制策略非常重要。本文提出了一种具有时空关注网络（STAN）的风电预测新框架。该模型捕获了风电场之间的空间相关性以及风电时间序列的时间依赖性。首先，我们采用多头自我关注机制来提取风电场之间的空间相关性。然后，通过具有全局注意机制的序列到序列（Seq2Seq）模型捕获时间依赖性

2020-07-02

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