基于机器学习的有源无源台区聚类技术及线损评估

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随着电网的不断发展,国家开始重视并着手开展节能减排相关战略。线损管理情况的好坏与电力系统行业的经济效益休戚相关,是评估电网管理水平与效益的重要指标,其中,0.4kV的低压台区线路损耗在整个电网的电能损耗中占有较大的比例,具有很大的降损空间。但是,由于低压配电网具有结构复杂、线路分支多、数据搜集困难、历史资料缺乏等特点,传统的线损计算方法精度并不高,因此寻求一种准确有效的线损评估方法是十分必要的。人工智能及机器学习的发展,为台区线损率的评估提供了崭新的思路,本文提出一种基于K-Means++聚类算法和
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空气质量和碳排放的研究,对于调整工业生产计划和城市化速度具有重要战略意义。提高PM_(2.5)浓度定量预测的科学性和准确性,一直是各级政府、环保和科研部门关注的热点问题。一方面,运用多源多要素的气象观测数据,强调区域结构和区域影响;另一方面,把现代统计方法的先进研究成果应用到预测模型的建立中。为了改进单站点模型重复建模和只考虑局地影响的不足,本文基于江苏省2013-2018年13个城市PM_(2.
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大气[CO_2]升高可以影响农作物生长发育、土壤养分循环,从而改变农业生态系统的结构和功能。水稻是重要的粮食作物,不同水稻品种对[CO_2]升高的响应存在差异,进而对稻田土壤微生物群落产生影响。本研究依托开放式[CO_2]升高(FACE)技术,以对[CO_2]升高具有不同响应水平的四种水稻品种武运粳27号(WYJ27)、淮稻5号(HD5)、甬优1540(YY1540)和隆两优1988(LLY198
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大气颗粒物(PM)是造成空气污染的元凶之一,严重威胁着人类健康。由于PM来源广泛、组分多变、性质复杂,目前人们对于PM中各组分的毒性作用以及组分间的相互作用还知之甚少。其中,重金属虽然在PM质量浓度中占比很小,但它们具有不可生物降解、易被生物积累、高生物毒性等特点,且它们之间、它们与PM其余组分间也存在着相互作用,是PM中不可忽视的毒性组分。为全面研究PM中重金属的毒性作用,本文首先以纳米颗粒(N
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近些年,随着我国经济发展,人们对生活质量的追求不断提高,空气污染逐渐成为人们关注的热点。长三角地区是中国经济最活跃的地区之一,具有人口密度大,工业聚集,交通网络发达等特点,工业废气、汽车尾气等污染气体排放量高,因此加强对包括大气颗粒物浓度等在内的空气质量指标的监控力度,有利于区域大气空气污染的研究和治理。气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)是表征大气浑浊度的关键因子
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水环境质量与人类发展密切相关,对于珠海这样的滨海城市,近岸水域更是承载其经济发展、交通运输等多方面的环境基础。因此,对近岸水域进行周期性、高质量的水质监测极其重要。遥感监测技术具有大面积、快捷和成本低等优点,不管是作为单独的监测手段,还是与传统监测方法互补,都能够产生显著效益。本研究以珠海市近岸海域为研究区,基于实测数据和具有高时间、空间分辨率的哨兵2(Sentinel-2)影像数据构建了悬浮物反
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