基于随机森林算法的智能电网低碳效益评价

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目前能源和环境问题日益突出,成为了影响世界经济发展的重要因素。不可再生的化石能源终将枯竭以及其开采、加工、消费过程中对环境的破坏引起世界各国对如何提高能源利用效率,如何更好的发展清洁能源以及如何优化能源结构问题的关注。电能无论在工业发展还是居家生活方面都是必不可少的一种二次能源,具有输送便利、安全性强和环保的优点,因此如何将清洁能源转化成电能,提高电能利用效率为解决能源短缺和环境压力问题提供了新思路。智能电网是将先进的通信信息技术应用于电网所涉及的各个业务环节,对电网实现信息化、自动化和互动化具有重要意义,它已经成为现代电网的发展趋势。可见,智能电网的建设是世界各国对缓解能源压力和环保压力的重要办法。智能电网对于电力系统的低碳发展具有很好的引导作用,能够联合电能的发、输、配、用各个环节创造自身的低碳效益。正是由于智能电网的低碳性,现今已有许多国家为最大程度地完成节能减排目标、发展低碳经济,已投入或正规划投入大量的资金到智能电网建设中。因此,对我国智能电网产生的低碳效益进行系统的评价,不仅可以更加清晰地认识何谓智能电网带来的低碳效益,还能指导今后我国智能电网低碳发展的实际工作。本文总结了智能电网的国内外研究现状,针对国内外智能电网低碳效益研究中存在的问题结合智能电网特点,构建了适用于智能电网低碳效益评价的综合评价指标体系和智能电网低碳效益评价模型,运用层次分析法对数据进行预处理,确认各个指标体系的权重,得到评价得分;将处理好的数据分为训练集和测试集,运用随机森林算法对模型进行训练;将训练后的评价模型进行智能电网低碳效益评价,评价结果表明该模型具有较高的评价精度,有一定的实用性。最后根据评价结果结合我国智能电网现状提出相应的对策建议,促进智能电网低碳化工作进一步开展。
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