我有一个点名册.xlsx的表格在E:\free1中,其中A列为序号,B列为学号,C列为姓名。帮我编程一个Python代码,可以帮我随机点名,并显示学号
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【重磅原创改进代码】基于ACPSO-EI-Kriging和考虑碳交易的多虚拟电厂多目标主从博弈研究(Python代码实现)
【重磅原创改进代码】基于ACPSO-EI-Kriging和考虑碳交易的多虚拟电厂多目标主从博弈研究(Python代码实现)内容概要:本文提出了一种基于改进型自适应混沌粒子群优化算法(ACPSO)结合期望改进(EI)准则与克里金(Kriging)代理模型的多目标优化方法,用于研究考虑碳交易机制的多虚拟电厂主从博弈问题。该模型充分考虑了碳排放成本对能源调度的影响,构建了多虚拟电厂与上级电网之间的主从博弈架构,实现了经济性与低碳性的协同优化。通过ACPSO提高全局寻优能力,利用Kriging模型降低计算代价,引入EI准则平衡探索与开发,有效求解了高维、非线性、多目标的复杂优化问题。研究验证了所提方法在提升系统经济效益和减排效果方面的优越性,为虚拟电厂参与碳交易市场提供了理论支持与技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和博弈论基础,从事能源互联网、综合能源系统、虚拟电厂、碳交易等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 探索多虚拟电厂在碳交易机制下的优化调度策略;② 构建主从博弈模型以实现多主体间的利益协调;③ 利用ACPSO-EI-Kriging方法高效求解复杂的多目标优化问题;④ 提升综合能源系统的经济性与低碳化水平。; 阅读建议:此资源侧重于算法改进与模型构建,建议读者结合Python代码实现深入理解ACPSO、Kriging代
【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测【电气综合能源】(Python代码实现)
【重磅原创改进代码】基于自适应峰谷感知(APVP)多头注意力(MHA)多任务学习(MTL)的多变量多输出时间序列预测【电气综合能源】(Python代码实现)内容概要:本文介绍了一种原创改进的多变量多输出时间序列预测模型,该模型结合了自适应峰谷感知(APVP)、多头注意力机制(MHA)和多任务学习(MTL),专门应用于电气综合能源领域的预测问题。通过Python代码实现,该方法能够有效捕捉时间序列数据中的复杂动态特征,尤其针对能源系统中负荷、发电等多变量间的非线性关系与峰谷变化模式进行建模优化,提升预测精度。模型利用MHA增强对关键时间点的关注能力,APVP模块则自适应识别并强化峰谷时段的特征学习,MTL框架支持多个相关任务联合训练,提高泛化能力和资源利用率。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事电气工程、综合能源系统、时间序列预测等相关领域研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于微电网、分布式能源系统、综合能源系统中的负荷、风光发电等多变量时间序列预测;②提升对能源系统中峰谷特性敏感的任务预测准确性;③探索注意力机制与多任务学习在能源数据分析中的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,重点关注APVP模块的设计原理与MHA在时间序列建模中的具体实现方式,同时可通过对比实验验证模型在不同数据集上的有效性。
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