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基于Logsitic回归模型和自_省略_密度聚类算法的分行业负荷增长规律_朱涛

电力企业营配大数据的持续积累为电力用户负荷发展规律的研究提供了良好的数据基础。传统分行业负荷特性研究方法在海量数据挖掘上存在一定局限性,且缺乏对用户负荷年度成长模式的研究。应用Logsitic回归模型自动识别电力用户的饱和水平值和增长速度,形成3项用户增长特性参数。应用参数自适应的密度聚类算法,分不同行业、不同规模搜索典型用户,获取增长特性参数的典型值,形成分行业分容量的典型负荷成长曲线。所提方法能够识别电力用户的负荷成长模式,降低数据维度,具备较好的大数据处理分析效果。最后对某沿海城市3万个电力用户进行模型验证,结果表明所提方法识别度较高,经挖掘得到的分行业负荷发展规律对负荷预测、电网规划有较强的指导意义。

  • 2021-05-06
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基于MMPSO算法的风电场多机等值模型参数辨识_刘立群

为了解决基于容量加权法的风电场等值模型参数难以充分反映风电场全部运行状态的问题,文章针对多机等值模型进行了参数辨识。首先,以电网侧故障为激励,根据各等值机组参数的轨迹灵敏度大小区分关键参数和一般参数。然后,采用改进的多粒子群优化算法分步辨识电气与控制器部分的关键参数。最后,通过仿真分析了各等值机组参数轨迹灵敏度大小与输出功率的关系及其变化规律,得到了参数修正后具有更优动态性能的多机等值模型。

  • 2021-05-06
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采用置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及算法_李鹏飞

针对大规模风电并网所带来的电网运行调度的不确定性及运行风险,提出基于置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及求解算法。首先,提出一种新的风险测度—置信度风险测度(Riskα),对于既定置信度α及相应的风电功率预测区间,以弃风风险值与切负荷风险值的和构成置信度综合风险测度,以量化风电实际功率超出风电可接纳域的风险。在此基础上,以发电成本和置信度风险之和最小为优化目标,构建计及置信度风险测度的鲁棒发电计划模型及分解求解算法,同时优化机组组合决策和风电可接纳域,使得所制定的发电计划方案实现经济性和运行风险之间的均衡。最后,通过算例证明算法的正确性及有效性。

  • 2021-05-06
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基于模块化Abstract_Re_省略_ine算法框架的软件模型检测方法_王舜

Abstract-Refine(抽象—精炼)方法是软件模型检测领域中较为有效的设计思想,具有较高的通用性和效率优势,但目前并没有一个框架可以对其精确进行描述及实现有效的模块化使用和替换.本文提出了一种模块化的Abstract-Refine算法框架,分析和解释了Abstract-Refine算法所接受的输入程序的精细结构和特性,并对Abstract-Refine算法和相关子算法运用平衡操作符做以模块化解耦,使得子算法的修改和更换不需要依赖对上层的变更.经过实验验证,本方法可有效实现传统算法模块化解耦,同时不对原算法的性能造成冲击.

  • 2021-04-30
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不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题;其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型;最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%;同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

  • 2021-05-06
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12306 的架构到底是不是国内最牛逼的架构

全国上下几亿人在这段时间都在抢票。 “12306 服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS,上百万的并发再正常不过了! 笔者专门研究了一下“12306”的服务端架构,学习到了其系统设计上很多亮点,在这里和大家分享一下并模拟一个例子:如何在 100 万人同时抢 1 万张火车票时,系统提供正常、稳定的服务。

  • 2021-04-29
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在线考试系统的数据库设计

为了提高考试的可靠性,降低考试成本,提高工作效率,需要实现在线考试系统,帮助教师合理管理试题,辅助出题,为学生提供在线考试功能,进行自动阅卷,提供成绩查询和汇总统计的功能。为了方便计算机判卷,在线考试系统中的试题采用客观题形式,包括选择题、填空题和判断题三种题型。

  • 2021-04-25
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基于改进蚁狮优化算法的黄酒发酵过程模型的参数辨识_宗原

针对基于Levenberg-Marquardt方法辨识黄酒发酵过程模型参数时易陷入局部最优,收敛速度慢,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种具有莱维飞行机制和柯西变异的蚁狮优化算法,该算法采用基于莱维飞行和柯西变异来解决这类问题。莱维飞行可以提高算法的全局搜索能力,而柯西变异有助于避免陷入局部最优。结果表明,相比于遗传算法、粒子群算法和蚁狮算法,LCALO的收敛速度快,具有全局搜索能力和局部开发能力好的优点。最后将改进算法应用于黄酒发酵模型的参数辨识,仿真结果证明该算法具有较好的参数辨识能力。

  • 2021-04-25
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