Linux/Unix下C/C++实现不平衡负载电流管理

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0 下载量 37 浏览量 更新于2024-11-28 收藏 9KB RAR 举报
资源摘要信息:"Unbalance_Manager 是一个 Linux/Unix 编程下的 C/C++ 应用程序,主要用于通过采集电流数据来调节台区负载电流的不平衡度。该程序可以用于电力系统的监控和管理中,以确保电网的高效和稳定运行。 知识点一:Linux/Unix 编程基础 Linux/Unix 是一类类Unix操作系统,具有稳定的多用户、多任务特性,广泛应用于服务器、嵌入式系统等领域。Linux/Unix 编程通常涉及使用 C/C++ 等系统级编程语言,可以直接操作硬件资源、管理内存和进程等。在这个程序中,可能会涉及到文件操作、进程间通信、网络编程、多线程等技术点。 知识点二:C/C++ 语言特性 C/C++ 是一种高级编程语言,尤其擅长系统编程和资源管理。C 语言简洁高效,而 C++ 在 C 语言的基础上加入了面向对象的编程特性,适合大型项目和复用代码。本程序是用 C 语言编写的,这意味着它可能需要直接与硬件交互,处理指针和内存操作,并使用标准库进行字符串处理、文件读写等。 知识点三:电流采集技术 电流采集是电力系统中的一项基础技术,它是监测和控制电能质量、进行负载管理的重要手段。通常,电流传感器用于实时监测电流,然后通过模拟数字转换器(ADC)将电流信号转换为数字信号,供计算机处理。程序需要能够正确地从这些传感器读取数据,并解析电流信息。 知识点四:不平衡度调节原理 不平衡度是指电力系统中三相电流或电压的不对称程度。在电力系统中,不平衡会增加损耗,并可能损坏设备。因此,必须通过调节来减小不平衡度。调节方法可能包括调整负载、增加补偿装置等。Unbalance_Manager 程序通过分析采集到的电流数据,计算出不平衡度,并根据设定的参数进行调节。 知识点五:台区负载电流平衡 台区负载电流平衡指的是在一个电网分区(如变电站的出线段)中,各相电流的平衡。这对于减少电网损耗、提高电能质量非常重要。实现平衡的方法可能包括调整相位、加装电容电感等。本程序的最终目的是通过调节来实现这种平衡。 知识点六:程序设计要点 由于程序文件名称是 Unbalance_Manager.c,我们可以推断该程序应该是用 C 语言编写的单文件程序。考虑到其功能的复杂性,程序设计需要合理安排模块化,可能包括数据采集模块、数据处理模块、控制指令模块等。程序应当具备良好的错误处理机制,确保数据的准确性和程序的鲁棒性。同时,由于涉及到实时数据处理,程序还需要考虑性能优化,例如通过多线程来同时处理多个任务。 从文件名称列表中仅能看到一个文件名 Unbalance_Manager.c,这个文件是整个程序的核心,它将包含主要的逻辑控制和数据处理流程。在编写和维护这样的程序时,开发者需要具备扎实的编程基础,对电力系统有一定的了解,并能够处理各种实时系统中可能遇到的问题,如并发控制、异常处理和资源管理。"

final_valid_predictions = {} final_test_predictions = [] scores = [] log_losses = [] balanced_log_losses = [] weights = [] for fold in range(5): train_df = df[df['fold'] != fold] valid_df = df[df['fold'] == fold] valid_ids = valid_df.Id.values.tolist() X_train, y_train = train_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), train_df['Class'] X_valid, y_valid = valid_df.drop(['Id', 'Class', 'fold'], axis=1), valid_df['Class'] lgb = LGBMClassifier(boosting_type='goss', learning_rate=0.06733232950390658, n_estimators = 50000, early_stopping_round = 300, random_state=42, subsample=0.6970532011679706, colsample_bytree=0.6055755840633003, class_weight='balanced', metric='none', is_unbalance=True, max_depth=8) lgb.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_valid, y_valid), verbose=1000, eval_metric=lgb_metric) y_pred = lgb.predict_proba(X_valid) preds_test = lgb.predict_proba(test_df.drop(['Id'], axis=1).values) final_test_predictions.append(preds_test) final_valid_predictions.update(dict(zip(valid_ids, y_pred))) logloss = log_loss(y_valid, y_pred) balanced_logloss = balanced_log_loss(y_valid, y_pred[:, 1]) log_losses.append(logloss) balanced_log_losses.append(balanced_logloss) weights.append(1/balanced_logloss) print(f"Fold: {fold}, log loss: {round(logloss, 3)}, balanced los loss: {round(balanced_logloss, 3)}") print() print("Log Loss") print(log_losses) print(np.mean(log_losses), np.std(log_losses)) print() print("Balanced Log Loss") print(balanced_log_losses) print(np.mean(balanced_log_losses), np.std(balanced_log_losses)) print() print("Weights") print(weights)

2023-07-08 上传