(ITAT第七届全国信息技术应用水平大赛)三维动画设计预.doc下载

weixin_39821051 2022-01-04 09:27:41

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内容概要：本文研究了一种周期感知LightGBM预测与NSGA-Ⅱ优化耦合的建筑群能源系统协同调度方法，旨在提升建筑群能源系统的低碳经济性和运行效率。该方法首先利用周期感知的LightGBM模型对建筑群的能源负荷与可再生能源出力进行高精度时序预测，充分挖掘数据中的周期性规律，显著提高预测准确性；随后，结合多目标优化算法NSGA-Ⅱ，构建协同调度模型，综合考虑经济成本、碳排放和能源利用率等多个目标，求解得到一组帕累托最优调度方案，实现多目标间的均衡优化。研究通过Python编程实现了完整的预测与优化流程，并在实际场景中验证了所提方法在降低系统运行成本和减少碳排放方面的有效性。; 适合人群：具备一定Python编程基础，从事电力系统、能源管理、智能优化或机器学习相关领域的研究人员与工程技术人员，尤其适合关注多目标优化与时间序列预测融合应用的硕士、博士研究生及科研工作者。; 使用场景及目标：①应用于建筑群、园区等多主体能源系统的协同调度与低碳优化；②实现对光伏、负荷等具有强周期性特征的时间序列数据进行精准预测；③解决能源调度中经济性、环保性等多目标相互冲突的优化问题，获得兼顾各方需求的调度策略。; 阅读建议：此资源以实际代码实现为核心，建议读者在学习过程中结合Python代码，重点理解周期特征提取、LightGBM模型构建、NSGA-Ⅱ算法应用及多目标优化结果分析等关键环节，并尝试在不同场景下复现和调整参数，以深化对方法原理与工程应用的理解。

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