面向交通流预测的分支定界算法图卷积模型

为对交通流进行准确预测,提出一种将图优化与预测相结合,在单管路中面向交通流的时空混合图卷积预测模型,用于边缘环境下物联网的城市交通流预测。首先对关联图进行预处理,以去除城市交通数据原始道路网中的噪声;再用LOF删除不相关的模型和噪声;最后将得到的图扩展成图卷积神经网络,估算城市的交通流。另外,采用基于分支定界的优化技术对超参数进行精确调整。结果表明：所提模型在交通流预测方面效果更优,当图中节点数较多时,预测的精准性明显优于其他基准模型。     

直流配电网电能质量综合评估

直流配电网凭借自身独特优势,逐渐成为未来电网中配电环节发展的主流方向。以直流配电网为基础,针对其典型的电能质量问题进行综合评估,提出基于主客观综合赋权法的模糊聚类FCA的电能质量综合评估方法。构建与直流配电系统相匹配的电能质量综合评估指标体系,分别采用改进层次分析法AHP及熵权系数法计算指标主客观权重值,运用博弈论进行综合赋权;同时构建模糊聚类模型,对直流配电系统电能质量进行综合评估。通过算例分析,证明该综合评估方法的合理性和有效性,对完善电能质量综合评估体系与加强评估电能质量的科学性起到促进作用。