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。

基于 Matlab 的电网可视化工具还挺实用的，尤其适合搞配电的朋友们。直接运行electric_grid_visualization脚本，就能把 Excel 里定义的电网结构展示出来，啥节点、啥组件都一目了然。 复杂电网配置看起来头大？有了这个可视化工具，逻辑关系梳理起来顺多了。像智能电网这种涉及双向能量流动的系统，靠这类图形化，效率高多。 Excel 文件配置电网结构也比较直观，维护起来不费劲。你只需要按格式填好设备参数、拓扑关系，一运行脚本，图就出来了。响应也快，图形输出还挺清晰的。 适合做教学演示、论文可视化或者初步系统建模。配合潮流计算、故障定位之类的工具一起用，效果更好。 如果你平

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。

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。

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。

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

用户画像概述 用户画像，通过不同数据维度刻画用户，利用数据分析为用户打上语义标签，将用户的行为和偏好抽象成多元化的人物标签，构建用户实体。 用户画像可以使用语义化表示，例如： 基础属性: 性别（男、女）、职业（学生、老师、白领） 价值属性: 高价值、中价值、低价值客户 用户画像也可以使用数学建模，将标签视为特征空间的维度变量，用户画像则表示为特征空间中的稀疏向量。 用户画像的应用 用户画像在互联网行业应用广泛，因为它可以定性和定量地描述用户： 定性: 抽象概括用户的生活场景和使用场景 定量: 统计分析用户的行为数据，挖掘核心用户价值 用户画像的动态性 用户画像的结果受数据动态变化影响

电网中的大部分电气设备利用电磁感应转换和传输能量。例如，电动机吸收电网的电功率用于建立交变磁场，其中一部分功率并非消耗，而是在电网与电动机之间交换。这种功率即为无功功率。电网无功优化分区是实现电力系统最优资源配置的关键方法，能提高系统安全性和稳定性，减少网损，提升电力系统的经济效益。通过研究电网无功优化分区的算法、实施策略和应用场景，达到最佳效果。随着电力系统规模的扩展和电压等级的提升，电力市场竞价改革不断深化，厂网分离的趋势日益明显。因此，电网无功优化分区的合理性直接影响电力系统的稳定运行和电网的经济效益。