基于改进的并行K-Means算法的电力负荷聚类研究

电力企业通常根据电力负荷数据,采用传统的K-Means算法对客户进行划分,而这种方法最大的缺陷就是必须由用户手动指定聚类簇数。提出了一种将Canopy算法和K-Means算法结合应用于负荷聚类的方法,无需手动指定聚类簇数。收集到的用户历史用电数据,使用并行计算框架MapReduce对原始数据进行预处理。应用Canopy和K-Means算法建立自动负荷聚类模型。在真实用电数据上进行实证分析,通过使用Silhouette指标对结果进行评估,证明提出的方法更加稳定和具有广泛的适用性。     

基于并行分类算法的电力客户欠费预警

针对供电企业"先消费后付款"的经营模式可能造成用电客户因失信引发的欠费风险,需要在用电客户欠费行为发生之前实时快速地分析海量的用电用户的数据,给出潜在的欠费客户名单的问题,提出一种基于并行分类算法的电力客户欠费预警方法。首先,该方法使用基于Spark的随机森林(RF)分类算法对欠费用户进行建模;其次,根据用户以往历史用电行为和缴费记录使用时间序列进行预测得到其未来用电和缴费行为特征;最后,使用之前得到的模型对用户进行分类得到未来潜在高危险欠费用户。将该方法与并行化后的支持向量机(SVM)算法和在线序列极限学习机(OSELM)算法进行对比分析,实验结果表明,所提方法相对于对比算法在准确率上有较大提高,便于电费回收管理人员进行提前催缴,确保电费回收的及时性,有利于电力企业进行客户欠费风险管理。     

基于偏好知识的多目标优化算法求解计及电源侧的 配电网故障恢复

针对传统故障恢复在处理电源侧问题上的不足,基于变电站主变在实际运行时要尽量满足N-1准则的要求,提出了变压器越限个数和变压器平均负载率两个目标函数。在求解故障恢复的算法上,针对基于传统占优机制的经典多目标智能算法在迭代过程中没有考虑决策者的偏好知识,从而导致算法收敛缓慢和无法得到最优解的问题,将g占优机制和TOPSIS方法引入多目标智能算法。g占优机制中的参考点可以根据故障恢复问题的特殊要求进行灵活设计,TOPSIS方法可将决策者的偏好知识融入算法的迭代过程中。这些措施可以有效地提高解的质量和算法的收敛性能。最后,通过算例验证了该算法的可行性和有效性。     

内蒙古电力技术稿件远程处理系统的开发及应用

为了实现编辑部办公管理的自动化、网络化,全面提高办公效率,内蒙古电力技术编辑部开发建立了稿件远程处理系统。该系统主要具有作者在线投稿查询、编辑在线办公、专家在线审稿功能,可实现从投稿、审稿、编辑加工到发稿等办公流程的网络化管理。近2a的应用证明,应用该系统改变了稿件采编半人工管理的模式,实现了期刊出版办公的网络化。     

基于Android的任意曲线放样点坐标实时查询程序的设计与实现

阐述了利用Auto CAD将任意设计曲线点的坐标按一定间距顺序存入数据文件,基于Android操作系统设计查询程序,利用该程序调用坐标文件实现野外放样点坐标实时查询的方法,以避开预定的放样点在实地无法标定的情况。     

基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测

研究话题热度预测问题对于网络广告传播效应最大化、网络舆论引导与控制等具有重要意义。首先,根据用户关系及话题因素计算用户影响力,进而定义话题影响力。然后,基于老化理论并考虑话题影响力和话题相关微博数定义话题能量值,量化话题热度。最后,提出基于小波变换与差分自回归移动平均模型的微博话题热度预测方法,以此预测话题热度(能量值)及话题能量峰值。实验表明,文中方法可有效预测话题热度及峰值,具有较低的残差和遗漏率。     

西安市渼陂湖工程建筑垃圾堆山沉降及稳定性分析

西安市渼陂湖项目景区为合理利用建筑垃圾资源,开展了建筑垃圾造山建设。以此为例,通过对渼陂湖项目景区垃圾填料的物理力学性能试验,构建景山堆体三维计算模型,并对其固结沉降及抗滑稳定性进行分析。得到在不同工况下的沉降量范围和位移变化规律、最小安全系数,并对常见问题处理提出合理化建议,为类似项目提供指导。