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企业能效评价模型与评级方法研究
被引:7
作者
:
论文数:
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机构:
李明江
论文数:
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机构:
马立新
机构
:
[1]
上海理工大学机械工程学院
来源
:
电子测量技术
|
2019年
/ 42卷
/ 22期
关键词
:
能效评估;
主成分分析;
遗传算法;
支持向量机;
D O I
:
10.19651/j.cnki.emt.1902890
中图分类号
:
F206 [能源管理];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
020201
[国民经济学]
;
140502
[人工智能]
;
摘要
:
为帮助企业了解自身能效水平为节能减排提供可靠依据,提出基于PCA-GA-SVM的能效评估模型。首先针对传统方法在确定能效指标时缺乏有效依据,使用主成分分析法对能效指标进行筛选并对指标进行量化分级处理。为避免选择支持向量机内部参数时的主观性,提出用遗传算法来进行参数选取并通过交叉验证的方法来跟踪最优的惩罚因子以及核参数。最终的实验结果验证了该方法不但克服了参数选择时人工试验的主观性还极大提高了分级的准确性以及合理性,能够为企业进行能效改造提供有力支持。
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崔屹平
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邹宏亮
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邹宏亮
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崔大伟
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崔大伟
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李晨光
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国网电力科学研究院
李晨光
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电力系统保护与控制,
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基于PCA-GA-SVM的烟叶分级方法
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莫文雄
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王红斌
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清华大学电机工程与应用电子技术系
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崔屹平
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崔屹平
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江西省电力公司
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郭知非
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实时电能质量监测系统的构建及应用
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国网电力科学研究院
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康健
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邹宏亮
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邹宏亮
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崔大伟
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