文本聚类算法综述

聚类算法作为发现数据内在结构与分布特征的无监督学习方法,被广泛应用于各个领域。伴随着互联网的高速发展和在线文档数量的大幅增加,文本聚类已成为一项重要任务。讨论文本聚类算法的基本概念与应用场景,对文本聚类算法及评价方法进行综述。     

人工智能技术在新能源功率预测的应用及展望EI北大核心CSCD

构建新型电力系统是实现我国“双碳”战略目标的主要举措之一,风力发电和光伏发电作为两种最具代表性的新能源,其波动性和随机性给电网安全和新能源消纳带来了重大挑战,新能源功率预测是降低其随机性影响的核心关键技术。近年来,随着大数据技术和以深度学习、强化学习为代表的新一代人工智能(artificial intelligence,AI)技术在诸多领域的成功应用,其在新能源功率预测方面的应用仍有方兴未艾之势。首先该文论述AI技术在新能源功率预测应用的理论基础,并对AI技术在风电和光伏功率预测方面的应用进行系统总结,包括数据增强和特征构建等多种数据处理技术的应用,传统机器学习算法、深度学习算法以及组合算法在模型构建方面的应用,以及进化算法、群智能优化算法、强化学习等多种智能优化算法在模型训练和超参数优化方面的应用。然后,对当前相关文献进行统计分析,并基于新能源预测大赛结果和实际预测系统调研情况,对当前学术界研究热点和趋势、产业界模型应用情况进行对比和分析。最后,对当前新能源功率预测在场景自适应、小样本学习、数值天气预报系统(numerical weather prediction,NWP)数据时空分辨率、分布式新能源预测等方面存在的一些问题进行剖析,并对采用强化学习、元学习、图神经网络(graph neural network,GNN)等多种AI技术解决相关问题的前景进行展望。