基于XGBoost的非侵入式污染企业环保工况识别

随着国家对环境保护工作的重视与“双碳”目标的提出,环保监管成为我国经济发展和社会高质量发展的重点领域之一,如何更有效地监测企业的环保工况的问题就更加凸显。区别于传统方法监测排放物的化学含量,将环保监测问题转化为对企业内生产设备与环保设备的工作情况进行监测,并将生产设备工况与环保设备工况结合产生环保工况,可以实现对环保工况的有效识别。首先,获取环保工况类别先验数据;其次,利用XGBoost模型进行环保工况识别;最后,利用仿真算例,证明了方案的有效性、实用性与准确性。     

电力系统负荷数据预测的设计与实现

为了确保送电质量,提升供电可靠性,通过负荷预测为电力企业的规划策略提供数据依据,从电力负荷数据特性着手,详细分析了影响因素以及预测难点。采用PSO算法对LSTM长短期记忆神经网络进行参数寻优,并综合考虑温度、时段、电价等因素构建电力负荷数据预测模型;采用C#语言设计了包含数据仓库、模型构建与择优、负荷预测模块的C/S模式负荷数据预测平台。通过实际数据验证,预测精度较高,误差在允许范围内,为电力系统负荷数据预测提供了可靠的信息化手段。