基于改进FC-IRKM的电力用户负荷分类研究

为了提升电力用户负荷分类精度,从而为电力企业有效掌握用户用电规律,制定电价,合理评估用电需求,进行了基于改进的FC-IRKM的电力用户负荷分类研究。首先,模糊聚类综合了模糊思想与聚类方法,粗糙集则解决了数据分类不清晰的情况,将两种方法的优点进行结合,提出了模糊粗糙K均值算法;其次,对IRKM算法记进行了理论分析,结合模糊粗糙算法,提出了一种FC-IRKM算法,并通过遗传算法对其参数进行优化,获得改进后的FC-IRKM算法;然后通过仿真对比实验,验证了在处理相同数据的时候,改进的FC-IRKM算法比其他常见传统算法的分类精度更高,适用性更广;最后将改进的FC-IRKM算法应用于电力用户负荷分类上,分类结果与预期结果相互印证,验证了该方法的适用性。该研究为电力企业把握电力用户的用电规律、合理规划供电计划提供了可靠的理论支持。     

基于改进FC-IRKM的电力用户负荷分类研究

为了提升电力用户负荷分类精度,从而为电力企业有效掌握用户用电规律,制定电价,合理评估用电需求,进行了基于改进的FC-IRKM的电力用户负荷分类研究。首先,模糊聚类综合了模糊思想与聚类方法,粗糙集则解决了数据分类不清晰的情况,将两种方法的优点进行结合,提出了模糊粗糙K均值算法;其次,对IRKM算法记进行了理论分析,结合模糊粗糙算法,提出了一种FC-IRKM算法,并通过遗传算法对其参数进行优化,获得改进后的FC-IRKM算法;然后通过仿真对比实验,验证了在处理相同数据的时候,改进的FC-IRKM算法比其他常见传统算法的分类精度更高,适用性更广;最后将改进的FC-IRKM算法应用于电力用户负荷分类上,分类结果与预期结果相互印证,验证了该方法的适用性。该研究为电力企业把握电力用户的用电规律、合理规划供电计划提供了可靠的理论支持。     

基于互信息和LSTM的用户负荷短期预测

相对于系统级负荷,用户负荷具有基数小、波动性与随机性更强的特点,加大了用户负荷预测的难度。文章借助互信息与深度学习理论,提出了一种基于最大相关最小冗余(max-relevance and min-redundancy, mRMR)和长短期记忆网络(long-short term memory networks, LSTM)的用户负荷短期预测模型。首先,采用mRMR算法对特征变量进行排序并选取合适的输入变量集合,mRMR既可以保证输入变量与目标值间互信息值最大,又使得变量间冗余性最小。接着,对选取的输入变量集合建立LSTM预测模型,LSTM能较好处理和预测延迟较长的时间序列,且不会存在梯度消失和梯度爆炸现象。最后,通过算例验证了所提算法的有效性。     

新型Java智能卡开发

本文在介绍智能卡的基础上,阐述其基本结构,并就Java Card应用程序开发中的关键问题作了详细说明。希望能为智能卡的开发者了解新技术提供一点帮助,也能为系统集成商提供一个新的选择方案。     

大跨度钢结构桥梁累积连续步进式移送安装技术研究

随着我国交通量的剧增,桥面宽度及大跨度钢结构桥梁应运而生,特别是钢结构斜拉桥,安装施工成为一个难题。本文介绍的"大跨度钢结构桥梁累积连续步进式移送安装技术研究"成果,改变了国内桥梁安装传统施工方法,具有工艺先进,自动化程度高,施工操作简单、方便、效率高,能有效地保证施工安全和工程质量,经济效益和社会效益十分显著。     

基于GIS采集技术的辅助业扩报装支持系统

针对传统业扩报装系统耗费资源多、工作效率低的不足,开发设计了基于GIS采集技术的辅助业扩报装支持系统,文章从任务需求、系统架构、数据来源、GIS采集系统、决策机制几方面分析了系统的设计,并对系统的实现与应用效果进行了阐述。     

面向停电分类预测的因子分解机模型

可靠的电力供应对于工业生产和居民日常生活至关重要，通过对电力数据平台中的停电数据进行分析和挖掘，可以更好地了解配电网停电的潜在规律。分类预测是数据挖掘和分析中的常见技术，停电分类预测可以为企事业单位的停电规划安排提供决策参考。针对停电分类预测问题，提出一种基于因子分解机（FM）的停电数据分类预测模型。利用决策树算法计算停电数据中不同特征的基尼系数以得出重要性得分，从中筛选与停电预测关联度较大的非稀疏特征。根据不同地区的地理位置关系构建不同地区间的空间位置矩阵，并通过矩阵分解的方式构造不同地区在空间上的地理位置关联特征。为防止FM模型出现过拟合问题，在模型中加入L2-范数正则化。在此基础上，利用随机梯度下降的方法训练FM模型，通过训练完成的FM模型对停电数据进行分类预测。在真实停电数据集上的实验结果表明，该模型在训练数据集和测试数据集上的F1值和准确率分别高达0.90和0.89，优于DNN、SVM、XGBoost等模型。