基于网络爬虫的电能质量评估及节能分析系统的开发
这是一篇关于电能质量评估,网络爬虫,系统开发,SSA-LSTM负荷预测的论文, 主要内容为随着数据时代的到来,大量监测设备接入电网,电力数据呈爆发式增长。海量的数据为企业决策分析提供了基础,但如何处理数据使之转换成直观有效的信息成为了需要解决的问题。系统综合能源分析平台(以下简称原平台)采集某企业的电力数据,将电流、电压、功率等进行可视化呈现,但仅有基础数据缺乏进一步分析,因此需对平台进行功能强化,挖掘其数据价值,帮助企业管理者了解用电情况,安排生产计划,优化用电行为,降低用电成本,从而实现节能降耗。本文以为企业提供节能管理参考为目标对原平台进行功能强化,实现电能质量评估及节能分析系统的开发。主要研究内容如下:(1)研究了电能质量和负荷预测与节能降损的相关性,分析了在节能管理中电能质量评估和负荷预测的必要性。结合企业生产实际,明确系统的开发思路与具体功能,并进一步确定了系统开发环境,如Python、Java Script、My SQL等。(2)利用网络爬虫技术,爬取系统综合能源分析平台的电压、频率、谐波、三相不平衡、功率、功率因数、电量等基础数据,并存入数据库中,为电能质量评估及节能分析系统的开发提供数据基础。针对Cookie失效的问题,通过selenium模拟用户登录自动更新Cookie。程序运行结果证明该爬虫程序可准确抓取目标数据,达到预期效果。(3)建立了一种SSA-LSTM短期电力负荷预测模型。长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在挖掘数据隐含的映射关系方面具有优势,但存在参数选择困难、收敛速度慢等缺陷。因此引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),对LSTM中的学习率、迭代次数、两个隐含层的神经元个数这4个关键参数进行寻优。仿真结果表明SSA-LSTM模型预测精度较高,适用于双峰型负荷曲线,可有效辅助企业调整生产计划,实现节能降耗。(4)提出了一种基于主客观组合赋权法的改进TOPSIS电能质量综合评估方法。综合考虑电能质量、供电质量与用户体验构建较为全面的评估指标体系,由于指标之间差异性与关联性共存,将主观赋权——层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与客观赋权——熵权法(Entropy Weight Method,EWM)、改进的标准间冲突性相关性法(Improved Criteria Importance Though Intercrieria Correlation,ICRITIC)进行最优组合,确定电能质量指标的组合权重值。由此建立加权TOPSIS电能质量综合评估模型,实现了电能质量的多指标定量综合评估并通过算例分析验证了其可行性。(5)采用前后端分离的B/S架构,开发电能质量评估及节能分析系统。设计了负荷预测、电能质量评估、对比分析、预警管理、节能分析5大功能模块,并通过MVVM设计模式下的Vue框架实现系统的开发。最后,以某企业为例对网络爬虫技术、数据分析算法模型以及系统功能进行测试与实际应用分析。通过本系统可掌握企业各监测点不同时期的电压偏差、三相电压不平衡度、电压谐波总畸变率、频率偏差、功率因数、电能质量综合等级、负荷预测值、能耗对比情况,对于电能质量不合格以及能耗波动过大的时刻发出预警,并从技术与管理两个角度提出相应的节能措施,实现生成节能分析报告,进行班组节能绩效考核和节能成效检验的功能。实际应用表明,电能质量评估及节能分析系统可为企业的节能管理提供有效参考,减少资源浪费,提升经济效益,具有较好的工程实践性与推广性。
基于网络爬虫的电能质量评估及节能分析系统的开发
这是一篇关于电能质量评估,网络爬虫,系统开发,SSA-LSTM负荷预测的论文, 主要内容为随着数据时代的到来,大量监测设备接入电网,电力数据呈爆发式增长。海量的数据为企业决策分析提供了基础,但如何处理数据使之转换成直观有效的信息成为了需要解决的问题。系统综合能源分析平台(以下简称原平台)采集某企业的电力数据,将电流、电压、功率等进行可视化呈现,但仅有基础数据缺乏进一步分析,因此需对平台进行功能强化,挖掘其数据价值,帮助企业管理者了解用电情况,安排生产计划,优化用电行为,降低用电成本,从而实现节能降耗。本文以为企业提供节能管理参考为目标对原平台进行功能强化,实现电能质量评估及节能分析系统的开发。主要研究内容如下:(1)研究了电能质量和负荷预测与节能降损的相关性,分析了在节能管理中电能质量评估和负荷预测的必要性。结合企业生产实际,明确系统的开发思路与具体功能,并进一步确定了系统开发环境,如Python、Java Script、My SQL等。(2)利用网络爬虫技术,爬取系统综合能源分析平台的电压、频率、谐波、三相不平衡、功率、功率因数、电量等基础数据,并存入数据库中,为电能质量评估及节能分析系统的开发提供数据基础。针对Cookie失效的问题,通过selenium模拟用户登录自动更新Cookie。程序运行结果证明该爬虫程序可准确抓取目标数据,达到预期效果。(3)建立了一种SSA-LSTM短期电力负荷预测模型。长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在挖掘数据隐含的映射关系方面具有优势,但存在参数选择困难、收敛速度慢等缺陷。因此引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),对LSTM中的学习率、迭代次数、两个隐含层的神经元个数这4个关键参数进行寻优。仿真结果表明SSA-LSTM模型预测精度较高,适用于双峰型负荷曲线,可有效辅助企业调整生产计划,实现节能降耗。(4)提出了一种基于主客观组合赋权法的改进TOPSIS电能质量综合评估方法。综合考虑电能质量、供电质量与用户体验构建较为全面的评估指标体系,由于指标之间差异性与关联性共存,将主观赋权——层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与客观赋权——熵权法(Entropy Weight Method,EWM)、改进的标准间冲突性相关性法(Improved Criteria Importance Though Intercrieria Correlation,ICRITIC)进行最优组合,确定电能质量指标的组合权重值。由此建立加权TOPSIS电能质量综合评估模型,实现了电能质量的多指标定量综合评估并通过算例分析验证了其可行性。(5)采用前后端分离的B/S架构,开发电能质量评估及节能分析系统。设计了负荷预测、电能质量评估、对比分析、预警管理、节能分析5大功能模块,并通过MVVM设计模式下的Vue框架实现系统的开发。最后,以某企业为例对网络爬虫技术、数据分析算法模型以及系统功能进行测试与实际应用分析。通过本系统可掌握企业各监测点不同时期的电压偏差、三相电压不平衡度、电压谐波总畸变率、频率偏差、功率因数、电能质量综合等级、负荷预测值、能耗对比情况,对于电能质量不合格以及能耗波动过大的时刻发出预警,并从技术与管理两个角度提出相应的节能措施,实现生成节能分析报告,进行班组节能绩效考核和节能成效检验的功能。实际应用表明,电能质量评估及节能分析系统可为企业的节能管理提供有效参考,减少资源浪费,提升经济效益,具有较好的工程实践性与推广性。
基于网络爬虫的电能质量评估及节能分析系统的开发
这是一篇关于电能质量评估,网络爬虫,系统开发,SSA-LSTM负荷预测的论文, 主要内容为随着数据时代的到来,大量监测设备接入电网,电力数据呈爆发式增长。海量的数据为企业决策分析提供了基础,但如何处理数据使之转换成直观有效的信息成为了需要解决的问题。系统综合能源分析平台(以下简称原平台)采集某企业的电力数据,将电流、电压、功率等进行可视化呈现,但仅有基础数据缺乏进一步分析,因此需对平台进行功能强化,挖掘其数据价值,帮助企业管理者了解用电情况,安排生产计划,优化用电行为,降低用电成本,从而实现节能降耗。本文以为企业提供节能管理参考为目标对原平台进行功能强化,实现电能质量评估及节能分析系统的开发。主要研究内容如下:(1)研究了电能质量和负荷预测与节能降损的相关性,分析了在节能管理中电能质量评估和负荷预测的必要性。结合企业生产实际,明确系统的开发思路与具体功能,并进一步确定了系统开发环境,如Python、Java Script、My SQL等。(2)利用网络爬虫技术,爬取系统综合能源分析平台的电压、频率、谐波、三相不平衡、功率、功率因数、电量等基础数据,并存入数据库中,为电能质量评估及节能分析系统的开发提供数据基础。针对Cookie失效的问题,通过selenium模拟用户登录自动更新Cookie。程序运行结果证明该爬虫程序可准确抓取目标数据,达到预期效果。(3)建立了一种SSA-LSTM短期电力负荷预测模型。长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在挖掘数据隐含的映射关系方面具有优势,但存在参数选择困难、收敛速度慢等缺陷。因此引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),对LSTM中的学习率、迭代次数、两个隐含层的神经元个数这4个关键参数进行寻优。仿真结果表明SSA-LSTM模型预测精度较高,适用于双峰型负荷曲线,可有效辅助企业调整生产计划,实现节能降耗。(4)提出了一种基于主客观组合赋权法的改进TOPSIS电能质量综合评估方法。综合考虑电能质量、供电质量与用户体验构建较为全面的评估指标体系,由于指标之间差异性与关联性共存,将主观赋权——层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与客观赋权——熵权法(Entropy Weight Method,EWM)、改进的标准间冲突性相关性法(Improved Criteria Importance Though Intercrieria Correlation,ICRITIC)进行最优组合,确定电能质量指标的组合权重值。由此建立加权TOPSIS电能质量综合评估模型,实现了电能质量的多指标定量综合评估并通过算例分析验证了其可行性。(5)采用前后端分离的B/S架构,开发电能质量评估及节能分析系统。设计了负荷预测、电能质量评估、对比分析、预警管理、节能分析5大功能模块,并通过MVVM设计模式下的Vue框架实现系统的开发。最后,以某企业为例对网络爬虫技术、数据分析算法模型以及系统功能进行测试与实际应用分析。通过本系统可掌握企业各监测点不同时期的电压偏差、三相电压不平衡度、电压谐波总畸变率、频率偏差、功率因数、电能质量综合等级、负荷预测值、能耗对比情况,对于电能质量不合格以及能耗波动过大的时刻发出预警,并从技术与管理两个角度提出相应的节能措施,实现生成节能分析报告,进行班组节能绩效考核和节能成效检验的功能。实际应用表明,电能质量评估及节能分析系统可为企业的节能管理提供有效参考,减少资源浪费,提升经济效益,具有较好的工程实践性与推广性。
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基于网络爬虫的电能质量评估及节能分析系统的开发
这是一篇关于电能质量评估,网络爬虫,系统开发,SSA-LSTM负荷预测的论文, 主要内容为随着数据时代的到来,大量监测设备接入电网,电力数据呈爆发式增长。海量的数据为企业决策分析提供了基础,但如何处理数据使之转换成直观有效的信息成为了需要解决的问题。系统综合能源分析平台(以下简称原平台)采集某企业的电力数据,将电流、电压、功率等进行可视化呈现,但仅有基础数据缺乏进一步分析,因此需对平台进行功能强化,挖掘其数据价值,帮助企业管理者了解用电情况,安排生产计划,优化用电行为,降低用电成本,从而实现节能降耗。本文以为企业提供节能管理参考为目标对原平台进行功能强化,实现电能质量评估及节能分析系统的开发。主要研究内容如下:(1)研究了电能质量和负荷预测与节能降损的相关性,分析了在节能管理中电能质量评估和负荷预测的必要性。结合企业生产实际,明确系统的开发思路与具体功能,并进一步确定了系统开发环境,如Python、Java Script、My SQL等。(2)利用网络爬虫技术,爬取系统综合能源分析平台的电压、频率、谐波、三相不平衡、功率、功率因数、电量等基础数据,并存入数据库中,为电能质量评估及节能分析系统的开发提供数据基础。针对Cookie失效的问题,通过selenium模拟用户登录自动更新Cookie。程序运行结果证明该爬虫程序可准确抓取目标数据,达到预期效果。(3)建立了一种SSA-LSTM短期电力负荷预测模型。长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)在挖掘数据隐含的映射关系方面具有优势,但存在参数选择困难、收敛速度慢等缺陷。因此引入麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA),对LSTM中的学习率、迭代次数、两个隐含层的神经元个数这4个关键参数进行寻优。仿真结果表明SSA-LSTM模型预测精度较高,适用于双峰型负荷曲线,可有效辅助企业调整生产计划,实现节能降耗。(4)提出了一种基于主客观组合赋权法的改进TOPSIS电能质量综合评估方法。综合考虑电能质量、供电质量与用户体验构建较为全面的评估指标体系,由于指标之间差异性与关联性共存,将主观赋权——层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)与客观赋权——熵权法(Entropy Weight Method,EWM)、改进的标准间冲突性相关性法(Improved Criteria Importance Though Intercrieria Correlation,ICRITIC)进行最优组合,确定电能质量指标的组合权重值。由此建立加权TOPSIS电能质量综合评估模型,实现了电能质量的多指标定量综合评估并通过算例分析验证了其可行性。(5)采用前后端分离的B/S架构,开发电能质量评估及节能分析系统。设计了负荷预测、电能质量评估、对比分析、预警管理、节能分析5大功能模块,并通过MVVM设计模式下的Vue框架实现系统的开发。最后,以某企业为例对网络爬虫技术、数据分析算法模型以及系统功能进行测试与实际应用分析。通过本系统可掌握企业各监测点不同时期的电压偏差、三相电压不平衡度、电压谐波总畸变率、频率偏差、功率因数、电能质量综合等级、负荷预测值、能耗对比情况,对于电能质量不合格以及能耗波动过大的时刻发出预警,并从技术与管理两个角度提出相应的节能措施,实现生成节能分析报告,进行班组节能绩效考核和节能成效检验的功能。实际应用表明,电能质量评估及节能分析系统可为企业的节能管理提供有效参考,减少资源浪费,提升经济效益,具有较好的工程实践性与推广性。
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