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为充分利用智能电表采集的细粒负荷数据并提高区域商业建筑负荷预测的精确度,提出一种基于用电行为模式的区域商业建筑负荷预测方法。首先,基于均值方差归一化方法对采集到的负荷数据进行标准化处理,通过肘方法确定聚类数目后进行k-Shape聚类,实现区域商业建筑负荷不同用电行为模式的提取;其次,针对大规模商业建筑负荷预测问题,考虑区域内大量商业建筑负荷预测时耗费大量内存资源却难以实现较准确预测问题,提出一种改进的Informer模型,该模型通过聚类算法识别具有相似用电行为模式的商业建筑,并充分考虑智能电表采集的异常负荷数据对模型训练结果的影响,能够良好的解决大规模商业建筑负荷预测精度不高问题;最后,采用加利福尼亚州商业建筑负荷进行实验,实验结果表明所提方法能够有效提高区域商业建筑负荷预测精度。 相似文献
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目的 为探究微波降解EGCG方法制备EGC的效果,以EGC得率最大化为目标,探究微波降解的最佳工艺参数,并建立反映各参数间关系的二次多元方程模型。方法 本研究采用EGCG溶液为原料,运用微波加热降解EGCG制备EGC,通过梯度设置EGCG浓度、微波时长、微波强度三个工艺参数,进行单因素实验、响应面分析及最佳工艺组合验证实验,优化确定EGCG微波降解制备EGC的最佳工艺参数。结果 综合单因素实验及响应面分析,得到的最佳微波降解参数为:EGCG浓度5mg/ml、微波时长3.5min、微波强度为400W,且利用响应面法建立了EGC得率(Y)与EGCG浓度(A)、微波时长(B)、微波强度(C)的二次多元方程模型:Y=59.52+8.38*A+5.38*B+3.53*C-4.04*AB+6.92*AC-9.19*BC-9.99A2+0.0786*B2-15.36*C2,模型中,EGC得率最高可达62.08%。对最佳微波降解工艺参数进行验证实验,EGC得率为63.40%,与模型预测值接近。结论 运用微波降解EGCG制备EGC具有操作简单,可行性高的优势,且EGC得率稳定性高。 相似文献
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This paper proposes a new method based on the discrete cosine transform (DCT), named as the DCT-based method, to detect oscillations for a single time series. The main idea is to isolate different frequency components of the time series via the DCT, and to detect oscillations by checking the regularity of zero-crossings of these isolated components. This method has the following features: (i) usage of only time series information of process variables without additional process knowledge, (ii) ability to deal with slowly varying trends, (iii) robustness to both white and colored noises, (iv) capability to handle the presence of multiple oscillations, and (v) amenability to complete automation without human intervention. Simulation examples and industrial case studies are presented to demonstrate the effectiveness and the above features of the DCT-based method. 相似文献
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