提出了一种考虑人员占用影响的集成楼宇暖通空调(heating,ventilation and air conditioning,HVAC)负荷群配电电网优化方法。首先,依据建筑围护热阻热容网络和配电网支路潮流方程构建了集成暖通空调负荷群配电网数学模型。其次,利用梯...提出了一种考虑人员占用影响的集成楼宇暖通空调(heating,ventilation and air conditioning,HVAC)负荷群配电电网优化方法。首先,依据建筑围护热阻热容网络和配电网支路潮流方程构建了集成暖通空调负荷群配电网数学模型。其次,利用梯形隶属度函数模糊化占用人数并考虑其对暖通空调负荷温度调控的影响,形成包含占用松弛函数约束的暖通空调负荷群与配电网联合优化方法。最后,通过模型预测控制方法实现了集成楼宇暖通空调负荷群配电网的滚动优化控制。改进的IEEE33节点配电网系统仿真结果表明,所提出的计及占用影响的联合优化模型,在楼宇侧能够满足人员热舒适性,同时减少楼宇暖通空调负荷能耗,在电网侧则减少配电网线路损耗和节点电压的波动,有效提高楼宇侧和电网侧整体的节能水平。展开更多
极深因子分解机(eXtreme deep factorization machine,xDeepFM)是一种基于上下文感知的推荐模型,它提出了一种压缩交叉网络对特征进行阶数可控的特征交叉,并将该网络与深度神经网络进行结合以优化推荐效果。为了进一步提升xDeepFM在推...极深因子分解机(eXtreme deep factorization machine,xDeepFM)是一种基于上下文感知的推荐模型,它提出了一种压缩交叉网络对特征进行阶数可控的特征交叉,并将该网络与深度神经网络进行结合以优化推荐效果。为了进一步提升xDeepFM在推荐场景下的表现,提出一种基于场因子分解的xDeepFM改进模型。该模型通过场信息增强了特征的表达能力,并建立了多个交叉压缩网络以学习高阶组合特征。最后分析了用户场、项目场设定的合理性,并在3个不同规模的MovieLens系列数据集上通过受试者工作特征曲线下面积、对数似然损失指标进行性能评估,验证了该改进模型的有效性。展开更多
文摘提出了一种考虑人员占用影响的集成楼宇暖通空调(heating,ventilation and air conditioning,HVAC)负荷群配电电网优化方法。首先,依据建筑围护热阻热容网络和配电网支路潮流方程构建了集成暖通空调负荷群配电网数学模型。其次,利用梯形隶属度函数模糊化占用人数并考虑其对暖通空调负荷温度调控的影响,形成包含占用松弛函数约束的暖通空调负荷群与配电网联合优化方法。最后,通过模型预测控制方法实现了集成楼宇暖通空调负荷群配电网的滚动优化控制。改进的IEEE33节点配电网系统仿真结果表明,所提出的计及占用影响的联合优化模型,在楼宇侧能够满足人员热舒适性,同时减少楼宇暖通空调负荷能耗,在电网侧则减少配电网线路损耗和节点电压的波动,有效提高楼宇侧和电网侧整体的节能水平。
文摘极深因子分解机(eXtreme deep factorization machine,xDeepFM)是一种基于上下文感知的推荐模型,它提出了一种压缩交叉网络对特征进行阶数可控的特征交叉,并将该网络与深度神经网络进行结合以优化推荐效果。为了进一步提升xDeepFM在推荐场景下的表现,提出一种基于场因子分解的xDeepFM改进模型。该模型通过场信息增强了特征的表达能力,并建立了多个交叉压缩网络以学习高阶组合特征。最后分析了用户场、项目场设定的合理性,并在3个不同规模的MovieLens系列数据集上通过受试者工作特征曲线下面积、对数似然损失指标进行性能评估,验证了该改进模型的有效性。
