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RSS订阅原创 【课堂笔记】神经网络
摘要：本文探讨了机器学习模型的泛化能力及优化方法。模型需适应多样场景（如不同地理环境下的车辆识别）。针对SGD收敛慢、易陷局部最优的问题，提出了增加momentum、扩展神经元数量等改进方案，并强调正则化的重要性。在计算机视觉领域，介绍了从原始像素到高级特征（如HOG、Bag of Words）的演变历程，以及从早期LeNet到AlexNet的神经网络发展。文章还分析了传统视觉方法与深度学习在特征提取上的差异。
2025-12-05 20:58:32
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原创 人工智能基础
也就是说，我们给算法的训练数据中，每个样本都包含了“输入”和“预期的输出”（即标签）。模型的目标是学习从输入到输出的映射关系，以便对新的、未见过的数据做出准确的预测。：模型复杂度太高，参数设置太多，导致模型记住了训练数据中的噪声和偶然性，在下列数据中表现好，但是测试集表现差。（”学的过程好，应用过程差“），有改进空间。K-means算法：选k个种子点，然后将分别求与各个点的距离，形成初步的种群。将点移动到种群中心，然后循环求，更新种群。模型的目标是自行发现数据中内在的结构、模式或关系。
2025-11-29 00:23:41
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原创 电力市场初探（3）——日前市场出清模型叙述
电力市场里的 “提前规划大师”—— 日前出清模型，把它的定义、核心输入、关键输出拆解开讲，结合实际场景举例。
2025-11-07 16:31:13
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原创 中国电力现货市场--市场初探（1）
本文阐述了电力现货市场的概念及其与中长期合约、辅助服务市场的配合关系。电力现货市场交易短期用电，价格实时波动，与中长期合约（提前锁定电价）和辅助服务市场（保障电网稳定）共同构成电力市场体系。我国采取"统一市场，两级运作"模式，通过特高压实现跨省输电，建立省间和省内两级市场协调机制。文章提出了省间和省内两级市场的数学模型及其耦合方法，并指出仅靠电能交易难以保障供需平衡，需要引入备用辅助服务跨省交易来应对新能源不确定性，实现成本分摊。这一体系既能保证供电稳定，又能灵活调节电力资源。
2025-11-06 00:00:49
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原创 容量市场和机组投标
本文围绕电力市场中的容量市场机制展开分析，提出三个核心问题：1)论证已建机组固定价格不能设为0，否则会扭曲市场价格信号，扼杀新投资；2)阐释机组在能量市场和容量市场的收益计算方法，强调容量市场对固定成本的补偿作用；3)解释利用小时数的概念及其对不同电源类型的意义。文章还通过七个典型场景（如需求激增、传统机组退役、高比例可再生能源等）模拟不同市场条件下的容量竞价策略，揭示容量市场的核心功能是发出正确的长期投资信号，确保电力系统可靠性。分析表明，合理的容量定价机制需要统筹考虑固定成本回收、投资激励和系统安全等多
2025-08-21 10:23:53
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原创 PJM容量市场建模
PJM容量市场通过集中式拍卖机制（RPM）保障电力系统充裕度，兼顾经济性与稳定性。其核心流程包括构建容量需求曲线（VRR）、供给曲线（基于UCAP计算），并通过均衡点搜索确定中标结果。容量市场支持差异化电源结构，随着新能源渗透率提升，其作用愈发重要。建模分析显示，中标后系统装机裕度达116%，UCAP裕度18.4%，失负荷概率0.0068，验证了机制的有效性。该研究为电力市场容量充裕性机制设计提供了重要参考。
2025-08-11 12:31:44
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原创 最优潮流结果分析 以case30 DC为例
直流最优潮流（DC OPF）的基础是AC模型，即：将电力系统的交流模型近似为直流模型，即将电力网络中的线路视为仅具有电阻的简单支路，系统的潮流计算可以转化为线性规划或二次规划问题，大大简化了计算过程。
2025-03-25 11:25:19
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原创 标准算例最优潮流计算的结果解释case30 AC
最优潮流是电力系统运行的核心工具，其目的是在满足电网物理约束（如节点电压、线路功率、发电机出力限制等）的前提下，。结果显示runopf('case30')的结果——一个标准算例的成功计算结果。
2025-03-25 10:52:26
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原创 爬坡事件（电力系统）
定义：爬坡率：指发电机组或系统在单位时间内增加或减少出力的能力，通常以兆瓦/分钟（MW/min）表示。爬坡事件：当系统需要快速调整发电出力以匹配负荷变化时，称为爬坡事件。原因：负荷变化：例如，早晨人们开始活动，电力需求迅速增加；傍晚人们回家，电力需求迅速减少。可再生能源波动：风能和太阳能等可再生能源的出力波动较大，可能导致系统需要快速调整其他发电机组的出力。发电机组故障：某台发电机组突然故障退出运行，系统需要快速增加其他发电机组的出力以弥补缺口。挑战：爬坡能力限制：传统发电机组（如燃煤、燃气机组）的爬坡能力
2025-02-19 16:50:03
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原创 肯德尔相关系数和斯皮尔曼相关系数
肯德尔相关系数（Kendall's Tau）是一种用于衡量两个变量之间秩序相关性的非参数统计指标。它评估的是两个变量的排序一致性，适用于非线性关系或非正态分布的数据。：完全一致，两个变量的排序完全相同。：完全相反，一个变量的排序是另一个变量的逆序。：无相关性，两个变量的排序独立。
2025-02-06 20:27:42
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原创 工作进度汇报part2
从已知的风速序列获 得风电场的功率这一过程十分复杂，本文作简化处理，不考虑地形、尾流、机组 位置、风速空间分布、各种损耗等多种因素的影响，仅仅关注单台风机的出力与 机组的数量，首先需要对风力发电机的出力建立数学模型。但是需要关注到的是：部分论文中容量可信度是对于某一小时的值，这和综述论文中的计算准则中对全部的时间尺度来相加有细微差别，我们可以理解成是T设为该时刻的单点集。现有问题是：我不明确要利用哪部分的风电数据，查到的资料直接利用了所谓“风电平均出力”来加到可提供的容量上（我的理解），但我认为应该不对。
2024-08-17 17:25:37
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原创 工作进度汇报：风电容量可信度的测算
提供了一个基准模型，用于研究电力系统的可靠性和稳定性问题。它包含了24个节点、32个发电机组、38条输电线路。设计动机：为了给比较不同方法得到的电力系统可靠性结果提供依据，最好有一个包含可靠性评估所需的基本数据的参考或“试验”系统。这个系统被设计为具有高度的代表性，能够模拟现实世界电力系统的各种操作条件和故障情况。
2024-08-16 22:30:24
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空空如也
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