电网用户

基于 K-means 的电网用户标签分类思路还挺有意思的，尤其是在做特征挖掘的时候。这套方法用聚类把用户数据先粗分一波，再用加权策略对标签精修，检测逻辑还挺巧妙，尤其适合做大数据量下的分布式。如果你也碰到特征识别误差大的问题，这招可以试试，效果比传统方式要稳。

智能微电网粒子群算法优化。智能微电网粒子群算法优化。

随着大数据时代的到来，智能电网发展也迎来了新的机遇和挑战。文章探讨了智能电网大数据平台架构及关键技术，为大数据的应用提供了理论依据和技术支撑，助力智能电网建设升级。

以下是MATLAB直扩代码，适用于PG-Simulator电网仿真。 代码实现了电网中各个节点和设备的模拟，并可通过修改参数进行不同情景的仿真测试。关键部分包括对电力系统模型的建立、控制算法的实现以及对电网状态的实时监控。 主要功能：1. 电网模型构建与参数设置。2. 电流、电压和功率的仿真计算。3. 各类控制策略与算法的测试。 代码模块化，方便进行二次开发和扩展。

介绍了使用MATLAB编程实现通用的PSO算法来解决微电网经济调度模型的方法。该方法能够直接运行，并通过动态绘图展示PSO算法的收敛过程。

sys用户 存储至关重要的数据字典基表和视图，维护数据库运行。 拥有DBA、SYSOPER等权限，权限最高。 system用户 存储次要的内部数据，如特性或工具管理信息。 拥有普通DBA角色权限。 权限差异 sys用户具有SYSDBA或SYSOPER系统权限，只能使用这两个身份登录EM。 system用户只能使用normal身份登录EM，除非授予SYSDBA或SYSOPER权限。

用户画像，即 User Profile，是基于用户在互联网上的行为数据，经过收集和分析，为用户打上的一系列标签的集合。这些标签可以是用户的性别、地域、收入、情感状态、兴趣爱好以及消费倾向等。用户画像的构建有助于理解用户特征和行为模式。 需要注意的是，用户画像并非简单的标签堆砌，它更强调对用户群体特征的概括和提炼。用户画像的构建需要结合数据分析和专业领域知识，才能更加准确地描述用户群体。 与用户画像容易混淆的概念是用户角色 (User Persona)。用户角色是产品设计和用户调研中常用的方法，它通过构建虚拟的典型用户来代表目标用户群体。用户角色的描述通常包含用户的年龄、职业、教育背景、兴趣爱好

本研究调查了认知无线电网络中的频谱分配和管理问题，重点关注频谱感知、动态频谱接入和频谱共享。它探索了利用未授权频段以提高频谱利用率和网络容量的方法，并提出了优化频谱接入和管理的算法。研究结果对设计和部署下一代认知无线电网络具有重要意义。

通过潮流计算后，分析了配电网模型中33个节点的各母线电压情况。

随着技术的进步，现在可以使用MATLAB开发离散模型来测量连接到电网的机器的电频率。