针对智能电网调度控制系统(D5000系统)健康度评价，基于专家经验的传统评价方法存在主观性较大的问题，机器学习多分类方法是提高评价客观性的一种有效手段，但健康度各等级样本数目间存在的不平衡问题导致分类准确率较低，为此提出一种基于随机平衡和极端梯度提升(RB-XGBoost)算法的D5000系统健康度评价模型。首先，针对系统各评价等级样本数目严重不平衡的问题，提出一种自适应随机平衡(RB)的混合采样方法，分别以等级间样本数目的最大值、最小值作为采样区间的上、下限，生成多个随机数对各等级样本数据进行欠采样或过采样，增加训练数据的多样性并降低其不平衡程度；然后，训练平衡后的样本数据，建立极端梯度提升(XGBoost)算法子模型，考虑到各子模型重要度的一致性，提出采用硬投票方式集成所有子模型，得到与D5000系统各子模块对应的评价模型；最后，根据该系统指标层级关系，在评价过程中采用并、串行结合的计算方式，构建包含17个RB-XGBoost模型的D5000系统整体健康度评价模型。8组KEEL数据库中多类不平衡数据集的实验结果表明，与现有同类典型方法相比，所提方法的平均分类准确率最高提升了6.79
2022-12-08 16:00:14
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Matlab+YALMIP+CPLEX解决带储能的微电网优化调度问题，以微电网运行成本最小为目标函数，能量设备包含风电、光伏以及蓄电池，同时考虑到电价和与电网的交互，约束条件包含蓄电池SOC约束、交换功率约束、功率平衡等约束。程序里展现的蓄电池模型通过混合整数线性规划的写法非常值得参考。程序运行良好，出图效果很好，且可拓展性很好。程序实测采用gurobi求解器求解一样可以获得同样的结果。
2022-11-23 20:40:45
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web管理系统 HTML+CSS+JS+Bootstrap（前端）+ Python3.6+Django1.11（后端）+ mysql5.6(数据库)
iec104主站客户端 Java1.8 + mysql5.6
2022-10-18 19:05:03
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