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Updated: Jul 22, 2025

Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
使用SqueezeNet预测能源需求,使用基于培训的优化算法的组合版本
Noradin Ghadimi1,2, Elnazossadat Yasoubi3, Ehsan Akbari4
1Young Researchers and Elite Club, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran.
准确的电力负载预测对于电网稳定性至关重要. 这项研究用新的优化器增强了SqueezeNet,在短期,中期和长期电力需求预测中实现了高精度.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 人工智能的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 带有分散负载的电力系统日益复杂,需要精确的预测.
- 实时分析电力系统性能和负载变化对于高效的能源管理至关重要.
- 长期电力负载预测提高了电网稳定性,减少了设备故障,并确保了可靠的电力输出.
研究的目的:
- 开发一种准确的方法来进行短期,中期和长期的电力负载预测.
- 为了提高SqueezeNet模型用于电力需求预测的性能.
- 根据现有方法验证拟议的预测技术.
主要方法:
- 使用SqueezeNet进行初始电力需求预测.
- 通过定制的基于培训的优化器增强了SqueezeNet架构.
- 在神经网络训练的时间窗口内,每隔20分钟收集数据.
主要成果:
- 拟议的方法实现了短期预测的平均平方误差 (MSE) 为0.48,中期为0.49,长期预测为0.53.
- 在一个案例研究中,与其他已发表的预测技术相比,证明了更高的准确性.
- 增强的SqueezeNet模型在不同的时间范围内提供了高度准确的预测.
结论:
- 使用基于培训的优化器提议的SqueezeNet增强是用于预测能源消耗的可行和准确的解决方案.
- 该方法有效地解决了现代电力系统中精确负载预测的需求.
- 这些发现支持采用这种技术来改善能源管理和电网可靠性.
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