Collaborative Research on Panoramic Display of Grid One Map Production Information and Big Data Analysis Algorithm Based on Electricity 3D Engine
Notice bibliographique
Résumé
The power grid, as a unified whole composed of various links of generation, transmission, transformation, distribution and use, needs mutual coordination and unified scheduling in terms of operation characteristics.This paper establishes a power 3D engine based on lightweight 3D engine technology, and builds a panoramic display platform for grid one map generation information on this basis.In order to explore the feasibility of this platform on grid optimization and scheduling, this paper establishes a two-layer optimization and scheduling model of the grid by taking the minimization of the operation cost as the objective function of the upper layer, and combining the supply-side and demand-side balancing objectives of the lower microgrid.The PSO algorithm is improved by introducing the immune mechanism, linear adjustment, and linear combination, and the HPSO algorithm is used to solve the grid two-layer optimal dispatch model.The simulation shows that the economic cost and environmental cost are reduced by 51.78% and 23.07%, respectively, and the total cost is reduced by 8.66*106 yuan after considering the uncontrollable residential electricity load.Relying on the One Grid Map platform can realize the accurate analysis of the peaking capacity and climbing residual capacity of the grid at typical time periods, providing reliable data support to meet the peak shaving and valley filling of the grid.Combined with the lightweight 3D engine technology, the panoramic display platform of production information of one map of power grid helps to obtain real-time grid operation and environmental information, realize monitoring and comprehensive analysis of the system, and make real-time decisions and interactions for optimal dispatching of power grid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».