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991.
992.
针对传统功率预测方法以气象因素进行聚类划分时各气象因素权重难以分配以及单模型预测精度较差的问题,提出一种基于光伏功率包络线聚类的多模融合超短期光伏功率预测算法.对异常特征数据进行预处理,采用Pearson相关系数与XGB Feature Importance模块分析光伏功率和各特征之间的相关关系,并构建新特征;介绍包络线理论,并根据光伏功率包络线参数进行聚类划分,将聚类后的数据作为输入,借鉴Stacking集成学习框架构造XGBoost+LightGBM+LSTM融合模型对光伏功率进行预测;将所提算法与气象因素聚类和功率区间聚类下的各预测算法进行实验对比;为了避免训练过程中模型超参数的影响,采用K折交叉验证对数据的训练集、验证集和测试集进行划分.仿真结果表明,所提算法较气象因素和功率区间聚类法能有效提高复杂天气情况下光伏功率预测精度,且多模融合效果总体优于单独算法模型. 相似文献
993.
994.
电网中不同设备的故障概率存在差异,影响智能诊断技术的准确性.为解决此问题,提出了一种基于代价敏感学习和模型自适应选择融合的电网故障事件智能识别方法.首先,利用Word2vec模型将预处理后的电网告警信息向量化,并搭建2个双向长短期记忆网络作为基础分类器;然后,设计代价敏感损失函数,将交叉熵损失函数与代价敏感损失函数分别应用于2个分类器中;最后,提出一种模型自适应选择融合法,融合上述分类器,得到故障事件识别结果.实际数据测试表明,所提方法能够有效降低故障事件识别中样本类别不平衡的影响. 相似文献
995.
针对当前电力公司面临的专变用户电费回收风险,提出一种基于Stacking模型融合的专变用户电费回收风险识别方法。对专变用户数据进行特征处理、特征构造与特征筛选,从样本分布和特征属性上优化模型的泛化性能;利用Stacking模型融合多个基学习器,构建专变用户电费回收风险识别模型。实验结果表明,相较于其他常用的分类算法,所提方法具有更优的精确率、召回率、P-R调和均值、AUC值以及模型泛化性能,对专变风险用户的识别率也更高。 相似文献
996.
企业在建设完善安全管理体系时,对安全生产标准化体系、风险分级管控和隐患排查治理双重预防体系(简称双控体系)的建设过程中存在重复工作,盲目搭建体系构架的问题。安全标准化体系和双控体系均有其要素要点和关注方向,两个体系需要融合建设,对各自要素进行分解落实,减少企业在体系建设上的重复无效工作,使安全管理和体系建设发挥作用,切实提高企业安全管理水平。在企业中,通过选取一个重点管理项目进行分级管控和隐患排查治理的实践探索,达到体系融合。以“项目式管理,体系化推进”的模式,将双控体系建设融入安全标准化体系的日常建设工作中,建立适合企业体系管理的安全管控模式,并能符合“安全标准化”和“双控体系”的建设要求,实现安全管理体系日常化的目标。 相似文献
997.
998.
999.
1000.
中国矿产资源总量庞大,很多矿产资源开采难度较高,勘查和解决好矿山环境地质灾害,是从业人员面临的难题之一。简述了利用地质勘查技术勘查矿山环境地质灾害的重要性,分析了典型矿山环境地质灾害类型,介绍了先进地质勘查技术,并给出了相关技术支撑下的矿山环境地质灾害预防对策,以提升矿山资源开采安全性。 相似文献