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基于数据挖掘技术的企业电能质量污染预警研究——以L科技公司为例的中期报告.docx

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基于数据挖掘技术的企业电能质量污染预警研究——以L科技公司为例的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【基于数据挖掘技术的企业电能质量污染预警研究——以L科技公司为例的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据挖掘技术的企业电能质量污染预警研究——以L科技公司为例的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据挖掘技术的企业电能质量污染预警研究——以L科技公司为例的中期报告摘要:本报告以L科技公司为例,利用数据挖掘技术对历史电能质量污染数据进行分析,并建立了基于数据挖掘技术的企业电能质量污染预警模型。本报告主要包括以下部分:;;;;;;。通过本研究,发现通过数据挖掘技术,能够有效地对企业电能质量污染进行预警,并且能够提高企业电能使用的效率和质量,降低相关费用和损失。,企业对电能的需求不断增加,企业电能质量问题也日益严重。电能质量污染会产生一系列的负面影响,如影响设备的正常运行和使用寿命,增加企业的生产成本和损失,甚至会对生产安全和环境保护造成威胁。因此,建立有效的企业电能质量污染预警模型对于企业来说具有重要意义。,如电能质量的电压、频率等指标。但是,这样的分析方法忽略了其他可能存在的因素对电能质量的影响。因此,本研究选择综合考虑各种指标的方法,使用数据挖掘技术对电能质量污染进行研究。。数据包括电流、电压、功率因数等指标。预处理部分主要对数据进行清洗和处理,处理后的数据包括缺失值处理、异常值处理和归一化处理等。。主成分分析能够将多个相关性较高的指标转化为较少的无关主成分,降低了数据的维度,提高了预测的效率。相关系数分析则通过计算指标之间的相关系数,筛选出与电能质量污染关系较大的指标作为预测变量。,并对模型进行了交叉验证。通过交叉验证和模型评价,发现贝叶斯网络模型的预警效果更好,可以更精确地预测电能质量污染。,本研究采用了基于遗传算法和模拟退火算法的优化方法,并进行了实验和比较。实验结果表明,优化后的贝叶斯网络模型预测的准确率较高,能够更好地预测电能质量污染。,能够对电能质量污染进行预警,并提高企业电能使用的效率和质量,降低相关费用和损失。未来可以进一步研究针对特定行业或特定企业的预警模型,更好地解决电能质量污染问题。