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检测了杭州下沙河网区18条河道表层底泥重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Ni的含量,分析了研究区域内的重金属污染情况,并用潜在生态危害指数法对河道底泥重金属污染情况进行评价,通过聚类分析法分析重金属的空间分布特征.结果表明,Cd污染最严重,超标率为94.44%,平均超标倍数为16.50,Cd的平均潜在生态风险为很高风险,Cu、Zn、Pb、Ni的平均潜在生态风险为低风险,重金属平均综合潜在生态风险属于高风险.重金属聚类分析结果显示Cd、Ni、Pb三种元素相关性显著,应受同一污染源因素影响;采样点聚类分析结果显示下沙河网河道底泥重金属污染分布较为均匀. 相似文献
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双聚类的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性. 相似文献
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用户用电典型模式的分类预测是电力负荷预测的重要组成部分。针对单核模糊C均值算法在电力大数据挖掘中不能兼顾预测精度和普适性能好的问题,提出了一种电力短期负荷场景中改进的无监督学习多核模糊C均值聚类算法,建立了双层神经网络的电力数据负荷预测模型对比该改进的算法对电力负荷预测效果的影响。用户数据由MapReduce并行化处理加速。数值实验结果表明:改进的算法在实际电力用户数据集中,具有广泛的适用性和有效性,同时能显著提高电力短期负荷预测的精度。 相似文献
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空调负荷已成为电力系统重要的需求响应资源,但由于其类型差异性、接入分散性,造成调度中心难以直接获取其聚合功率并开展调度控制,限制了响应潜力发挥。对此,提出考虑空调负荷聚合响应潜力多类型资源协同调度与精准控制相结合的双层调控框架。在日前调度层,基于近似聚合模型获取空调负荷聚合功率,考虑用户热舒适度、意愿度及可控度等多重因素,建立空调负荷聚合响应潜力评估模型,获取其聚合响应潜力,并结合基础柔性负荷响应特性建立联合调度模型,充分挖掘负荷侧多类型资源参与系统调节的潜力;在日内控制层,针对执行降负荷调温控制策略中空调群组功率跌落现象,为引导其有序参与电网需求响应,建立变状态数的状态队列模型,并引入准备时间对参数异质空调集群进行分组控制,使空调负荷跟随调度计划,提升控制精度,缓解功率跌落对系统运行产生的影响。最后,通过某简化配网系统进行仿真分析,结果表明:所提双层调控框架在调度层可深度挖掘并引导利用空调负荷响应潜力,在控制层实现精准控制并削弱功率跌落负面影响,工程应用价值显著。 相似文献
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针对当前配电网拓扑变化频繁,拓扑结构实时获取困难等问题,文章提出基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法。首先利用卷积神经网络挖掘量测信息和配电网拓扑结构之间的关系,学习其映射规则;考虑当前配网中同步相量测量装置(phasor measurement unit,PMU)和微型同步相量测量装置(micophasormeasurementunit,μPMU)等高级量测设备安装数量不足导致获取量测数据质量不高的问题,在卷积神经网络隐藏层中融入注意力机制,以增强模型鲁棒性;通过随机森林算法对特征数据集进行降维,降低模型时、空复杂度;最后,分别基于IEEE 33节点配电网和PG&E69节点配电网开展算例分析,以验证方法的可行性和优越性,并检验利用更少特征进行拓扑辨识的可能性。结果表明:所提方法具有良好优越性和鲁棒性,泛化能力强,在仅提供少量时间断面量测数据情况下便可实现配电网拓扑辨识,且对于辐射网和含环网络同样适用。 相似文献
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