速度和效果是聚类算法面临的两大问题.DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)是典型的基于密度的一种聚类方法,对于大型数据库的聚类实验显示了它在速度上的优越性.提出了一种基于密度的递归聚类算法(re...速度和效果是聚类算法面临的两大问题.DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)是典型的基于密度的一种聚类方法,对于大型数据库的聚类实验显示了它在速度上的优越性.提出了一种基于密度的递归聚类算法(recursive density based clustering algorithm,简称RDBC),此算法可以智能地、动态地修改其密度参数.RDBC是基于DBSCAN的一种改进算法,其运算复杂度和DBSCAN相同.通过在Web文档上的聚类实验,结果表明,RDBC不但保留了DBSCAN高速度的优点,而且聚类效果大大优于DBSCAN.展开更多
虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指...虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指标体系。其次,结合博弈论思想,对关键风险因素主客观组合赋权。再次,构建风险评估的二维云模型以描述风险发生概率的随机性和风险产生后果的模糊性问题。最后,采用所提评估方法计算多场景虚拟电厂参与市场交易情况的总体风险水平并排序,且与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、秩和比综合评价法(rank sum ratio,RSR)及折衷排序方法(multi-criteria optimization and compromise solution,VIKOR)对比分析,验证了模型及方法的可行性和有效性。所做研究为VPP交易管理和风险防范提供了有益的参考,具有工程应用价值。展开更多
文摘速度和效果是聚类算法面临的两大问题.DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)是典型的基于密度的一种聚类方法,对于大型数据库的聚类实验显示了它在速度上的优越性.提出了一种基于密度的递归聚类算法(recursive density based clustering algorithm,简称RDBC),此算法可以智能地、动态地修改其密度参数.RDBC是基于DBSCAN的一种改进算法,其运算复杂度和DBSCAN相同.通过在Web文档上的聚类实验,结果表明,RDBC不但保留了DBSCAN高速度的优点,而且聚类效果大大优于DBSCAN.
文摘虚拟电厂聚合分布式能源作为第三方主体参与市场,其交易过程存有多种不确定性风险因素,准确识别并有效评估其交易风险尤为重要。该文首先基于文本挖掘技术辨识风险因素,并使用失效模式与影响分析法确定关键风险因素,进而设计风险评估指标体系。其次,结合博弈论思想,对关键风险因素主客观组合赋权。再次,构建风险评估的二维云模型以描述风险发生概率的随机性和风险产生后果的模糊性问题。最后,采用所提评估方法计算多场景虚拟电厂参与市场交易情况的总体风险水平并排序,且与优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)、秩和比综合评价法(rank sum ratio,RSR)及折衷排序方法(multi-criteria optimization and compromise solution,VIKOR)对比分析,验证了模型及方法的可行性和有效性。所做研究为VPP交易管理和风险防范提供了有益的参考,具有工程应用价值。
