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软件开发和网站建设,国外推广都是怎么推广,重庆seo排名电话,专门做游戏攻略的网站X00332-计及负荷异常增长的空间负荷预测与配电网规划 计及负荷异常增长的空间负荷预测与配电网规划#xff08;基于开源数据集SMART-DS#xff09; 0.数据集清洗 1.异常增长诊断和概率模型 2.基于集成学习的空间负荷预测 3.数据集清洗#xff08;续#xff09; 4.基于模糊综…X00332-计及负荷异常增长的空间负荷预测与配电网规划 计及负荷异常增长的空间负荷预测与配电网规划基于开源数据集SMART-DS 0.数据集清洗 1.异常增长诊断和概率模型 2.基于集成学习的空间负荷预测 3.数据集清洗续 4.基于模糊综合评价理论的网格划分技术 5.考虑不确定性的选线定容优化在电力系统领域准确的空间负荷预测与合理的配电网规划至关重要尤其是当面临负荷异常增长情况时。今天我们基于开源数据集SMART-DS来探讨这个有趣且极具实际意义的话题。0. 数据集清洗拿到SMART - DS数据集后首要任务便是清洗。数据集中可能包含缺失值、错误数据或重复记录等问题。以Python为例我们可以使用pandas库来处理这些问题。import pandas as pd # 读取数据集 data pd.read_csv(SMART - DS.csv) # 检查缺失值 missing_values data.isnull().sum() print(missing_values) # 处理缺失值这里简单用均值填充数值型列 numeric_columns data.select_dtypes(include[number]).columns data[numeric_columns] data[numeric_columns].fillna(data[numeric_columns].mean()) # 检查并删除重复记录 duplicate_rows data.duplicated() data data.drop_duplicates()这段代码首先使用pd.readcsv读取数据集接着通过isnull().sum()检查各列缺失值情况。对于数值型列我们选择用均值填充缺失值这是一种简单有效的方法。最后使用duplicated()和dropduplicates()来处理重复记录确保数据的准确性。1. 异常增长诊断和概率模型负荷异常增长的诊断是关键一步。我们可以通过分析历史负荷数据构建概率模型来识别异常情况。假设我们有负荷随时间变化的数据以简单的正态分布模型为例import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # 假设这是我们清洗后处理好的负荷数据 load_data np.array([100, 105, 110, 95, 120, 150, 200, 115, 108]) # 计算均值和标准差 mu, std norm.fit(load_data) # 生成x轴数据用于绘制概率密度函数 x np.linspace(min(load_data), max(load_data), 100) pdf norm.pdf(x, mu, std) plt.plot(x, pdf, labelfμ{mu:.2f}, σ{std:.2f}) plt.hist(load_data, bins5, densityTrue, alpha0.6, colorg) plt.legend() plt.show()这里norm.fit计算数据的均值和标准差从而构建正态分布模型。通过绘制概率密度函数和数据直方图我们可以直观地看到数据分布情况。如果某个负荷值偏离均值几个标准差之外就可能被视为异常增长。例如一般认为超过均值3倍标准差的数值属于异常值。2. 基于集成学习的空间负荷预测集成学习通过组合多个弱学习器来提高预测性能。以随机森林为例在Python中使用scikit - learn库实现from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 假设X是特征矩阵y是负荷值向量 X np.array([[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9], [10]]) y np.array([100, 105, 110, 95, 120, 150, 200, 115, 108, 130]) X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42) rf RandomForestRegressor(n_estimators100) rf.fit(X_train, y_train) y_pred rf.predict(X_test) mse mean_squared_error(y_test, y_pred) print(fMean Squared Error: {mse})首先将数据划分为训练集和测试集然后初始化一个随机森林回归器设置n_estimators为100即使用100棵决策树。训练模型后对测试集进行预测并计算均方误差来评估模型性能。集成学习的优势在于能够综合多个决策树的结果减少过拟合风险提高预测的准确性。3. 数据集清洗续在完成初步的数据集清洗以及部分分析预测步骤后可能会发现新的数据问题需要再次进行清洗。例如在进行空间负荷预测后我们可能发现某些地理区域的数据与实际情况偏差较大这可能是由于测量误差或数据录入错误导致的。此时我们需要结合地理信息和实际情况对这些数据进行进一步的修正或删除。4. 基于模糊综合评价理论的网格划分技术模糊综合评价理论可以帮助我们更合理地进行配电网的网格划分。以Python的fuzzywuzzy库为例虽然这个库主要用于字符串匹配但这里简单示意模糊评价的思路from fuzzywuzzy import fuzz # 假设我们有不同区域的负荷特征字符串描述 area1 high load, medium density area2 medium load, high density area3 low load, low density # 计算区域之间的模糊相似度 similarity_1_2 fuzz.ratio(area1, area2) similarity_1_3 fuzz.ratio(area1, area3) similarity_2_3 fuzz.ratio(area2, area3) print(fSimilarity between area1 and area2: {similarity_1_2}) print(fSimilarity between area1 and area3: {similarity_1_3}) print(fSimilarity between area2 and area3: {similarity_2_3})通过计算不同区域描述之间的模糊相似度我们可以根据相似度结果进行网格划分。相似度高的区域可以划分为同一网格这样的划分方式能够更好地考虑到负荷特征的模糊性和不确定性。5. 考虑不确定性的选线定容优化在配电网规划中选线定容需要考虑各种不确定性因素如负荷增长的不确定性。我们可以通过优化算法来找到最优的线路选择和容量配置方案。以遗传算法为例在Python中可以使用DEAP库来实现import random from deap import base, creator, tools # 创建适应度和个体类 creator.create(FitnessMin, base.Fitness, weights(-1.0,)) creator.create(Individual, list, fitnesscreator.FitnessMin) # 初始化工具盒 toolbox base.Toolbox() # 定义基因和个体生成函数 def generate_line(): return random.randint(0, 1) # 0表示不选该线路1表示选 def generate_individual(): return creator.Individual([generate_line() for _ in range(10)]) # 假设有10条线路可选 toolbox.register(individual, generate_individual) toolbox.register(population, tools.initRepeat, list, toolbox.individual) # 定义适应度函数这里简单假设是成本最小化 def evaluate(individual): cost sum(individual) # 假设选一条线路有一定成本 return cost, toolbox.register(evaluate, evaluate) toolbox.register(mate, tools.cxTwoPoint) toolbox.register(mutate, tools.mutFlipBit, indpb0.05) toolbox.register(select, tools.selTournament, tournsize3) # 遗传算法主循环 pop toolbox.population(n50) NGEN 100 for gen in range(NGEN): offspring toolbox.select(pop, len(pop)) offspring list(map(toolbox.clone, offspring)) for child1, child2 in zip(offspring[::2], offspring[1::2]): if random.random() 0.7: toolbox.mate(child1, child2) toolbox.mutate(child1) toolbox.mutate(child2) del child1.fitness.values del child2.fitness.values invalid_ind [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid] fitnesses map(toolbox.evaluate, invalid_ind) for ind, fit in zip(invalid_ind, fitnesses): ind.fitness.values fit pop[:] offspring best_ind tools.selBest(pop, 1)[0] print(fBest individual: {best_ind}, Cost: {best_ind.fitness.values[0]})上述代码定义了遗传算法的基本框架包括个体、种群的生成适应度函数的计算以及遗传算子交叉、变异、选择的实现。通过不断迭代遗传算法可以在考虑不确定性的情况下找到相对最优的选线定容方案以最小化成本或满足其他优化目标。通过以上从数据集清洗到选线定容优化的一系列步骤我们能够更科学地应对负荷异常增长进行有效的空间负荷预测与配电网规划。希望这些思路和代码示例能给大家带来启发。