基于集成多尺度LSTM的短时风功率预测

风能作为一种无污染可再生能源,风力发电的比例在全球范围内逐年增加.针对风力发电存在出力波动大,从而导致电网电力不稳定的问题,提出基于集成多尺度长短时记忆网络(LSTM,long short-term memory)的短时风功率预测模型.利用LSTM对序列数据的特殊处理能力,集成多个基预测模型对不同尺度时间数据的预测结果,共同进行短时风功率预测.风功率的精确预测有利于电力资源的全面掌控和调度.采用中国东北地区风力发电真实数据集对模型进行验证,结果证实研究方法预测精度较高,有很好的稳定性.     

针叶树体胚发生技术研究进展

体细胞胚胎发生既是繁育的一种手段,又是研究胚胎发育过程中结构、生理和分子事件的一种重要的模式系统。文章简要回顾了针叶树体细胞胚胎发生的研究历史,并对针叶树体细胞胚胎发生的影响因素及发展前景作了综述。