Technoeconomic评估基于活动的背景知识编制电力物联网

文摘

电力物联网(缩写为皮奥特)是信息基础设施为智能电网提供无所不在的感知能力(缩写为SG)。为了更好地部署和利用皮奥特,其感知能力必须全面评估的技术性能和经济效益。然而,目前,没有评估框架皮奥特由于高多样性和瑞士的SG场景。此外,指标之间存在信息重叠的评估框架。指标之间的评估模型,该模型可以删除冗余信息和简化评估框架是一个紧急的需求提高评估的有效性和及时性。因此,首先,针对电力系统复杂和多样的需求,提出了一个通用评估框架来评估皮奥特在技术方面的能力和经济。接下来,配电方案的需求特点(缩写为PDS)与主动背景知识编排技术精确分析。一般的评估框架是构建一个实例化实例化在PDS评估方案。此外,评估模型建立了基于实例化评估方案评估的效率在北京皮奥特。最后,评估模型进一步细化与机器学习技术来提高评估效率。 This refinement model achieves the extraction of 4-dimensional metrics from 23-dimensional metrics for assessment and finally improves assessment efficiency by 82.6%.

1。介绍

为中心的能量系统,智能电网(缩写为SG)的重要任务,它不仅打破能源产业链,而且促进碳高峰和碳中立的成就目标(1]。因此,必须不断加强电网的集成(缩写为PG)、信息网络、和能源网络形成新能源生态系统与SG为主体(2,3]。与此同时,随着电力系统的不断升级和转型,物联网(缩写为物联网)中发挥着越来越重要的作用在它4]。物联网是一个网络的形式,使用信息传感设备连接对象和互联网通信按照商定的协议来实现智能跟踪和管理的对象。学术界和工业界的一个研究热点,引起了广泛的关注。例如,鑫和张研究认知资源分配的工业物联网(缩写为CIIoT),提出了一种基于集群CIIoT提高感知和传输性能的CIIoT [5]。此外,为了提高传输性能、刘等人还提出了一种多波束卫星工业物联网(缩写为IIoT)和非正交的多路访问(缩写为诺),同时保证卫星IIoT QoS,包括所需的传输速度和传输延迟6]。物联网结合通信、信息、传感、自动化、和其他技术。它广泛部署各种智能传感设备与某些感知、计算能力、和执行功能在电力生产的各个方面,交通、消费和管理。引入物联网技术,电力系统可以有效地整合通信基础设施资源和电力系统基础设施资源,可以提高信息水平的电力系统和现有的基础设施的利用效率提供重要的技术支持发电、传输、转换和分配(7]。电力物联网(缩写为皮奥特)是一个网络系统形成的连接与权力相关的所有对象(8]。它是电力行业的物联网的具体表现以及SG的基础设施来实现信息交互9]。在电力系统中,大量的设备之间的通信需要需要更大的容量,更大的连接,和更高的数据速率,可以通过合并与物联网5克。这是因为5 g移动网络已承诺提供更低的延迟特性,提高移动网络内的集成,和时间范围(10]。皮奥特使用广泛部署终端收集大量的数据,它可以提供数据支持PG的有机融合,信息网络,和能源网络11,12]。皮奥特是由各种物联网传感器、智能终端、云平台,和其他设备收集大量数据通过各种通信网络连接(13]。收集的数据的分析和处理,整体操作SG法律可以被发现与数据的关系,可以改善SG的可见性(14]。因此,可见性和可控制性的皮奥特将影响SG的操作安全。

皮奥特的效能评估是一个重要的方法来测量皮奥特的发展。然而,缺乏对皮奥特的效率评估相关工作。相关领域的研究提供研究的想法,比如SG评估和能源网络评估(15- - - - - -19]。

李SG领域的评估,设计了一种灰色评价模型将TOPSIS和管理分析方法,这是成功地应用于评价经济效益的发展浙江省五服务领域的电源(20.]。大厅和Foxon应用成本效益方法定量分析SG的经济效益在一定地区的英国21]。然而,以上研究仅分析了SG的经济效益,忽视了SG的多属性问题从技术、环境、和其他方面,没能建立多层次评价模型,全面评估SG。与他们不同的是,曾庆红等人建立了一个修改需求反应受益覆盖经济综合评价指标体系和环境提供有效的指导科学投资决策的智能配电网22]。并设计了一个指标体系来评价潜在的区域电能替代方面的社会经济水平,在中国能源消费结构和环境保护约束(23]。接下来,采用TOPSIS方法和改进的连接度,全面评估区域电力替代潜力。

SG是互联网的核心能量,这是电网与分布式开放和共享基于可再生能源。互联网领域的能源效率评价、方等人提出了一个包含间歇性能源指标的评价指标体系分析的基础上操作的影响因素和经济效率的电力系统24]。然而,这项研究只从两个方面评估了PG运营效率和投资效益,使研究视角有点单一。陆等人构建一种新的评价标准体系从经济方面,环境方面、技术方面、能源方面,服务方面25]。这个系统可以使评估全面、客观地区综合能源管理系统。然而,文献[24]和文献[25)没有考虑电力系统研究对象在不同场景的需求差异(缩写为PSS)在评估研究对象。刘等人提出了一个统一的评估模型来评估典型场景下的可调功能的分布式能源系统在一个时刻,和经济约束可调功能的影响也是广泛分析(26]。

上述作品通常从经济技术评估研究的对象,可以提供一个有用的参考皮奥特的后续评估。然而,现有的研究在皮奥特是罕见的,仍存在一些问题需要解决。列出了主要问题如下:(1)皮奥特缺乏一个通用评估框架。皮奥特是SG的基础来收集数据。分析大量的数据,操作规则和SG可以发现潜在的风险,从而实现稳定运行和电力系统资源的优化配置。因此,我们需要评估的效率是否皮奥特SG发展符合要求。(2)缺少一个实例化评估方案皮奥特在典型场景。皮奥特节点在不同的PSS的类型是不同的,和认知需求是复杂和多样化。因此,在不同的PSS皮奥特的需求能力不同。因此,应针对某些情况下的评估框架。(3)缺乏有降维模型实例化评估方案。信息交叉的现象将不可避免地发生在索引中实例化的评估方案。因此,实例化评估方案的主要特点是利用降维提取模型,它可以减少实例化的维度评估方案。它削弱了评估模型的复杂性,提高评估的时效性。

来填补这些差距上面所提到的,本文紧密集成了当前内部环境因素如需求和发展方向的PG和外部环境因素如技术发展和国家政策,皮奥特的当前发展所面临的。此外,本文中采用的技术路线是:首先,建立一个通用评估框架;接下来,重塑实例化评估方案在某些情况下,然后,建立一个评估模型;最后,实现综合评价和皮奥特的细化分析。

本研究的主要贡献如下:(1)全面评估的效率皮奥特的无处不在的感知、安全保护、等,皮奥特的一般评估框架构建(2)配电方案的核心需求(缩写为PDS)是探索利用活跃的背景知识编排技术(缩写为ACKOT),和一个实例化评估方案的需求特征PDS是建立(3)基于主成分分析和层次分析法的评价模型是用来评估皮奥特的效率(4)基于机器学习技术的改进模型(缩写为MLT)提出了减少指标之间的冗余信息来实现降维的实例化评估方案

2。建立一个评估框架

SG的深入发展,功能对象的数量和数据的规模SG正在迅速增加。为基础和链接,皮奥特将发挥更重要的作用无处不在的感知、信息的高效处理,方便灵活的应用程序,等等。因此,本文是指一些标准GB / t36468 - 2018等系统评价指标体系的物联网和GB / t37025 - 2018信息安全技术安全技术要求的物联网数据传输建立一个评估框架皮奥特(27- - - - - -29日]。

2.1。技术指标

因为有许多类型的终端的链接传输,转换,和分布等,如数据传输单元,激光测距传感器,智能电表,操作和维护设备的效率降低。特别重要的实现科学的维护管理终端。此外,大量数据的收集和分析实现通过广泛分布的终端,它可以提供早期预警的PG设备隐患,避免失败。与此同时,不同的电力服务和电力场景皮奥特QoS的多元化需求,和一些重要的控制QoS服务有严格的要求,如继电保护和调度控制。因此,我们需要测量皮奥特的QoS的能力来满足应用需求。此外,由于数据收集的终端包含用户隐私和公司信息,和它的形式是复杂和多样化,数据的安全保护应该认真对待。因此,皮奥特的能力评估,以满足电力系统的要求从无处不在的知觉,应用程序的QoS保证、安全保护和维护管理。

维护管理能力是用来评估终端的稳定运行水平。它可以提供先决条件实现无处不在的皮奥特的看法。此外,应用程序的QoS保证获得大量的数据通过无处不在的感知能力,满足电力系统的各种需求。与此同时,安全保护能力是用来评估过程中的数据安全传输和共享,可以提供一个基本的保障数据安全。

2.1.1。无处不在的感知能力

无处不在的感知的能力是使用广泛部署传感装置来获得大量的数据。因此,我们打算全面评估从终端部署覆盖无处不在的感知能力,成功的数据收集,各种终端感知频率,数据收集的准确性,和多样性的传感数据。

通过分析和处理数据,设备状态的可见性和管理现状SG可以改善。收集数据依赖于终端设备。终端部署覆盖是用来测量终端的覆盖分数在皮奥特。与此同时,针对感知数据的多样性和异质性,遥感数据的多样性是用来测量大量数据的多样性。此外,各种终端感知频率是用来测量程度的智能感知终端设置的频率根据位置、时间和情况。收集的大量数据,成功的数据收集是用来测量皮奥特成功收集感知数据的能力。与此同时,数据收集的准确性是用来测量之间的亲密和真实的数据信息收集的数据信息。

2.1.2。应用程序的QoS保证

皮奥特SG的基本信息基础设施,以满足每一个环节的应用程序要求从发电到分布。因此,我们打算考虑应用程序的QoS保证皮奥特的数据共享能力,可靠性满足应用需求,通信的服务质量,以及数据处理的质量。它可以应对各种需求的电力系统中大量的数据传输,网络,灵活的反应,和广泛的认知。

其中,数据共享的能力可以用来评估皮奥特的能力以满足大规模电力系统中数据传输的要求。可靠性满足应用需求是用来测量终端在皮奥特的能力总是在SG满足应用需求。皮奥特灵活的兼容性是实现的基础网络的电力系统中的一切。通信的服务质量是用来测量皮奥特的传播效果。例如,有许多场景合作控制的电力系统。在这些场景中,权力以光速传播,端到端延迟小于10 ms可以为电力系统提供支持灵活应对各种变化。质量数据处理是用来测量数据处理技术满足应用需求的程度。例如,近年来,TPU边缘芯片由谷歌开发的大规模数据处理和边缘计算的能力,这将提高终端的广泛的感知能力。

2.1.3。安全保护能力

对SG,其核心是大量的数据在电力系统的应用。因此,数据的安全性和隐私是特别重要的。然而,目前,实体之间的数据交互方法和共享行为的PG缺乏安全保障,这削弱了数据安全的能力共享和循环在整个PG。有一些皮奥特所面临的安全风险,特别是环境安全的数据,数据的安全保护,防止终端极端灾害。

首先,数据包括用户的环境安全保护环境安全保护和传播环境安全保护。一方面,用户用电量数据有关用户隐私。因此,我们需要确保不同参与者的隐私安全,当我们分享数据。基于这种情况,我们使用安全性和鲁棒性评估安全性能的用户环境。另一方面,广泛感知通信安全也带来了挑战。确保在传输过程中数据的完整性和机密性是一个核心问题。因此,通信网络的抗干扰能力是用来测量数据传输的安全环境。其次,针对数据的安全保护,我们打算使用的能力,防止数据泄漏评估数据的表演antiattack和防盗。最后,我们还需要关注的问题,皮奥特如何能有效抵御极端灾害。因为数据收集依赖于各种终端,它是必要的,以确保设备的正常运行在极端灾害情况。 Consequently, the ability of resisting natural is used to measure the defense ability of PIoT in response to extreme disasters.

2.1.4。维护管理能力

维护管理是体现在检查、维护和升级的设备在电力系统的操作。它是主要的联系,以确保SG的安全稳定运行。因此,管理能力的评估操作和维护包括设备维护自动化的程度,精确的设备管理的能力,设备交付和配置的灵活性。

自动化设备维修的程度是衡量电力系统的自动化程度的设备维护。依靠皮奥特的建设,电力系统中的设备维修更加自动化。例如,我们使用5 g技术集成实时和离线信息网格喂食器和用户实现监测、保护和控制设备的电力系统。精确的设备管理的能力是用来测量皮奥特管理设备的能力。设备交付和配置的灵活性可以测量皮奥特的能力来提供不同的服务功能根据应用场景。

2.2。经济指标

如果促进皮奥特的建设不能创造可观的经济效益,技术突破将毫无意义。本文评估了皮奥特的经济效益与其他经济指标,如集成成本和直接收益。

总之,皮奥特的多维评估框架表所示1。

3所示。设计评估方案和案例研究

3.1。使用ACKOT设计皮奥特在PDS评估方案

3.1.1。ACKOT和应用

皮奥特的评估框架部分1是一种通用的评估模板。这个模板能够满足要求的能力的评估皮奥特在发电、转换、传输和分配。然而,核心能力在不同的PSS的皮奥特有不同的重点。因为不同的PSS有共同的需求和不同皮奥特的核心能力,评估框架应该个性化根据特定的场景。因此,我们使用ACKOT重塑评估框架下不同的PSS。ACKOT旨在深入挖掘的需求特点不同的PSS。一般可以实例化评估模板根据PSS的要求。这样,皮奥特的指数,可以测量能力满足不同的需求可以找到PSS。

评估模板包含共性和个性是建立不同的PSS。接下来,评估模板应用于多元化的PSS和评估方案设计与皮奥特abilities-PSS兼容的要求。方案设计流程如图1。

与其他PSS相比,分销网络密切相关,每一个用户和设备在每个家庭。此外,SG,分销网络和通信网络之间的相互依赖使他们分不开的。的分销网络为通信网络提供能源,和分销网络的通信网络提供信息支持,这意味着他们是互惠共生。因此,SG 5 g时代将焕发活力,更好地促进分销网络的互连和通信网络。此后,建设一种新型的电力系统是伴随着大量的访问新能源与分布式和分散,这将构成一个更大的挑战,分销网络。因此,我们需要建立一个评估方案的皮奥特PDS提供了坚实的保证分销网络的合理规划的基础。ACKOT用来重塑皮奥特在PDS的评估框架。

3.1.2。皮奥特在PDS的设计评估方案

分销网络的起点是输电线路连接,终点是连接到各种能力的消费者。因此,如果皮奥特在分销网络的安全性和鲁棒性不改进,它将影响最终用户的电力需求。例如,由于聚合节点的故障和配电箱,PG的供电能力受到影响,这将无法满足最终用户的电力需求。的功耗信息用户电力购买有关隐私的终端用户,和能耗信息的准确性也会影响电力调度计划的分销网络。因此,防止数据泄漏的能力是用来测量系统的能力来保护数据信息的机密性和完整性。此外,极端灾害将损害终端,这将影响皮奥特的数据采集能力,并使皮奥特无法满足数据需求的分销网络。因此,有必要评估终端的抵抗自然灾害的能力,加强防灾设施的部署在分销网络。

在上面的分析中,首先,ACKOT用于探索的特点要求的皮奥特PDS安全保护能力。接下来,索引如安全性和鲁棒性,防止数据泄漏,能力和抵御自然灾害的能力评估框架。以下将继续使用这种技术来探索剩下的皮奥特的需求特征和重塑PDS的评估框架。

智能电表是最典型的传感器在配电系统。它可以收集用户的能耗数据实时满足PG公司电力调度的基本需求。收集数据的准确性越高,越高的参考价值PG。在这里,我们使用数据收集的准确性测量数据和真实数据集合之间的相似度。防止事故发生,车站分布必须监控各种设备的操作以及收集用户用电量数据。因此,需要收集大量的数据。收集大量的数据依赖于终端的广泛部署。终端部署覆盖是用来测量终端的覆盖水平。不同类型的数据收集的终端。出于这个原因,遥感数据的多样性和多种终端感知频率是不可或缺的指标来衡量分销网络的无处不在的感知能力。

为了方便用户之间数据共享和PG,分销网络应该建立数据共享机制。因此,数据共享的能力可以用来评估的性能数据共享机制的分销网络。可靠性满足应用需求是用来测量终端的能力总是满足应用需求的分销网络,例如,无线终端的信号和电源是否能满足电力信息的收集和传输要求。深度分销网络和通信网络之间的耦合使通信系统PDS的皮奥特非常灵活。通信的服务质量是用来测量终端的沟通能力。与此同时,使用智能芯片将提高终端处理大量数据的能力。质量数据处理是用来测量终端处理数据的能力。

系统中需要的数据量传输,存储和快速处理的终端和分销网络的用户在不同程度增加。因此,皮奥特应该有一定功能的可扩展性。在此基础上,完善设备交付的灵活性和配置,以应对未来可能的工作容积的变化。依靠建设皮奥特,配电所的管理细化,这可以提高精密设备管理的能力。此外,我们还可以提高配电终端的自动化水平和提高设备维护自动化的程度。配电设备的工作效率的提高将增加终端的自动化水平分布。

配电设备的工作效率的提高可以降低建设和劳动力投入的成本,减少人力资源的成本。配电所的功能是向用户供电,在辐射范围内与用户和共享数据。用户可以实时与配电系统交互通过智能终端在车站区域。因此,用户可以获得更全面的数据信息,根据自己的需求来提高用户的满意度。此外,电力工业的快速发展和能源产业,分布式电源已成为不可或缺的和有用的PG补充电源。分布式电源的分销网络,将大大增加的复杂性和不确定性在配电系统的建设投资。因此,合理的资本规划和配置是非常必要的。年度成本,回收期和净现值可以用来评估的科学规划和精确投资分销网络。

总之,皮奥特在PDS的评估方案设计,如图2。

3.2。综合评估模型,基于PCA的协作和AHP皮奥特

评估方案部分建成的2.1有许多维度。因此,首先,我们需要简化索引之前评估的维度皮奥特的效率。主成分分析(PCA)方法来简化数据集,常被用来减少数据集的维数(30.]。其次,我们需要分配指标权重根据每个指标的重要性。层次分析法(AHP)是成对比较的重要性指标,这是更有帮助的合理分布指数权重(31日]。

总之,评估模型,基于PCA的协作和AHP皮奥特设计。评估模型设计的具体流程如图3。皮奥特的评估过程总结如下:步骤1:指国家标准,皮奥特评估框架的设计是根据指标体系建设的原则步骤2:我们需要确定原始测量值归一化标准和规范化步骤3:使用主成分分析计算二级索引值①规范三级索引。②计算协方差矩阵的特征值和特征向量索引。③构造评价函数:我们确定主成分的数量通过设置阈值的方差贡献率和累积贡献率排序或主成分的特征值。制定综合评价函数的表达式如下: 在这里, 新的主成分, 新的主成分的重量。④我们可以获得二级索引的值如果每个第三级指标的标准化值带入在步骤3中,获得的评价函数, 。第四步:计算皮奥特的评估价值。皮奥特的评估模型的数学表达式给出如下: 在这里,和代表的价值,技术指标和经济指标,分别 和 代表每个二级指标的权重,属于技术指标和经济指标,分别 和 代表每个二级指标的值,分别属于技术指标和经济指标,代表皮奥特的评估价值,和分别代表技术和经济的指标权重。第五步:确定皮奥特的效率水平。当计算皮奥特的评估值,评估值的范围和重量(0 - 1)。我们可以确定的皮奥特表的效率水平2后计算评估值。

3.3。案例研究

北京的主要城市推广电动车(电动车),大规模电动汽车接入配电网的影响不容忽视。实施国家政策对电动汽车的发展,北京电动汽车充电基础设施特别计划(2016 - 2020)提出了在北京。根据计划,将需要大约六十万电动汽车在城市,到2021年,大约四百三十五电动汽车充电桩将建。电动汽车的推广将给配电网带来前所未有的冲击和挑战。因此,评估下的皮奥特PDS在北京尤其重要。

步骤1。计算第三级指标的标准化值。
我们使用充电桩收集三级指标的原始值,将它们转换为(0 - 1)。的归一化值指数如表所示3。

步骤2。使用主成分分析计算二级索引值。
首先,我们寻求许多专家的意见匿名在电力和通信领域。接下来,专家们的意见,处理,分析,总结。最后,进行多次磋商,专家意见的反馈和调整。专家评分结果的三级指标如表所示4。
皮奥特评估计划PDS是由23个三级指标组成的。首先,我们对待这些23个指标23随机变量,表示 。其次,我们使用PCA变换这些23-dimensional索引按二级分组线性组合索引。第三,计算相应的指数协方差矩阵的特征值和特征向量根据二级指标分组,可以获得新的主成分和它的重量。新的主成分和它的重量如表所示5。最后,我们得到了三级指标的值来计算二级索引的值由公式(1)。二级索引的值如表所示6。

步骤3。基于层次分析法计算指标权重。
使用AHP分配重量指数。重量分布结果如表所示7。

步骤4。皮奥特的计算评估值。
首先,结合价值和二级指标的权重表6和7分别的技术指标和经济指标的价值计算使用公式(2)。接下来,结合重量和价值的技术指标和经济指标,评估价值的皮奥特计算使用公式(3)。

第5步。确定皮奥特的效率水平。
根据计算在步骤4,皮奥特的评估价值为0.8687,属于 。皮奥特的评估水平很好,参照表2,这也进一步验证了评价模型的可行性和有效性。

步骤6。分析皮奥特效率评估的结果。
皮奥特评估价值的分析,我们发现间接效益和综合指数较低的值见表6。由于二级索引的概括,它是不可能给特定参考皮奥特的改进和优化的建议。因此,我们优化结果分析,第三级指标,如用户满意度和投资回收期。
作为一个主要城市,大力推广电动汽车,电动汽车的普及率逐年增加以指数的方式。大规模电动汽车的访问带来了深刻变化的规模和结构的分销网络。其中,电力负荷急剧增加的问题更突出。供电不足高峰负荷期间将迫使用户消费习惯改变他们固有的权力,这将大大影响用户满意度。与此同时,因为大规模无序充电的电动汽车,它将导致不稳定的电压和频率的问题分销网络。它不仅会影响电源的质量提高的分销网络,还进一步增加分销网络的运营成本。分销网络的运营成本的增加将间接影响其投资回收期和年度成本。
解决上面的问题,我们可以结合需求反应策略,合理调节电动汽车的充放电行为。移动储能设备,电动汽车可以吸收多余的风能和光能在低负荷期间。与此同时,电动汽车可以减轻供电压力输送功率的分销网络的电网负荷高峰期间。它可以有效地避免供电不足造成的电压降等问题,进一步提高供电质量的分销网络。此外,用户还可以合理安排自己的充电和放电行为通过需求响应策略来获得相应的好处,从而大大提高了用户满意度。

4所示。基于传输的优化分析的评估模型

皮奥特的实例化的维度评估方案2高,导致信息在不同的重叠索引。因此,我们评估皮奥特的效率和增加数据收集和处理的工作量,这是不利于迅速和有效地评估皮奥特的效率。

SG的深入发展,数据挖掘技术将广泛应用由机器学习领域的PG。其中,降维技术用于提取数据,减少数据的主要特征维度。

为了解决上述问题,本节将使用MLT优化评估模型。我我们将使用这种技术来评估方案的核心信息和删除大量的冗余信息指数,降低评估方案从高维度的维度较低的维度。它可以减少索引信息收集和处理的工作量减少维数的评估方案,从而提高评价的及时性。

我们尝试一些机器学习方法如决策树(DT),额外的树和演算法来实现降维,其中DT的效果更好。与其他机器学习方法相比,DT具有以下优点:(1)它可以处理数值数据和分类数据。(2)它使用白盒模型。(3)可以验证模型的可靠性数值统计测试。总之,DT模型选择分类训练样本数据的环境下Python 3.8.1。接下来,使用分类精度提取某些特征在分类决策起到关键作用。基于MLT评估模型的优化过程如图4。

这里,皮奥特PDS在北京下的效率评估的评估模型的优化过程。步骤1:建立一个样本数据集。一组样本数据的分布站在北京随机选择,如表所示8。本节实验的数据集包含100个这样的数据集。步骤2:优化评估模型的应用。使用DT分类和训练数据集,我们可以得到索引和排名的重要性值,如图5。为了使图5有更好的显示效果,我们在表中使用项目编号吗8作为一个索引的象征。如图5前四个指标的重要性值相对较大,和其他索引0。因此,我们选择这四个指标的重要值作为指标权重降维后,如表所示9。评估模型的维数降低通过DT,算法的复杂性(32]。在这里,和在训练集样本的数量和数据的维数,分别。在这个模拟实验, 。因此,该算法的复杂性 ,执行时间为1.61。第三步:验证优化评价模型。使用DT模型分类和火车dimensionality-reduced指数,分类准确率是83%,这是一样的23-dimensional三级索引节3。即dimensionality-reduced索引作为一种新的数据集可以用来评估皮奥特的效率,从而验证了优化评估模型的有效性。算法的性能比较实验设计。该算法与现有算法的比较(33,34)如表所示10。结果表明,三种算法可以实现降维的评估方案。其中,DT可以减少评估方案与3 - 4维度分类准确率是83%。DT是最好的的综合性能分析结果。第四步:评估皮奥特的效率。结合归一化值的索引表3和四个索引表的重量9和计算的评估价值皮奥特通过使用公式(3)是0.88474。这个值比较表2,我们可以得到皮奥特的效率水平优秀。评估的结果是一样的评估部分3,验证了优化模型的正确性。此外,当评估皮奥特,使用四个指标作为一个新的数据集替换原来的23指数,它可以提高评估效率82.6%。它可以验证本文优化模型的及时性。

为了避免随机情况下在仿真过程中,模型用于进行实验评估1000年海淀区社区共享的充电桩,北京。多个仿真实验结果的总结和分析。首先,我们使用充电桩来收集数据。其次,主成分分析和层次分析法的协同评价模型是用来评估社区。第三,使用MLT的优化评估模型是用来评估社区。最后,我们比较这些1000细胞的水平之前和之后的优化。其中,985个社区有相同的品位,和其他15个社区有不同程度之前和之后的优化。不同之处在于以下情况:所示的9细胞之前优化后优秀以及优化是好的。6年级的细胞培养基优化之前以及之后,优化是好的。总之,优化评估模型的准确率为98.5%,验证了模型的准确性。

5。结论

SG的神经末梢,皮奥特将直接影响到全息SG的感知能力。因此,首先,评估框架的目的是提供一个评估皮奥特的效率评估的模板。其次,不同PSS的需要有自己的焦点。由于分销网络是电力系统的支柱,评估方案覆盖PDS建造的需求特点。最后,我们构建一个协作评估模型的主成分分析和层次分析法评估皮奥特的效率。在此基础上,MLT用于降低维度的评估方案,使评价的及时性。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。更底层的数据涉及企业和用户的隐私,因此不能出版。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(61941113和61941113号)和国家电网科学技术研究项目(没有。202056177 a)。

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