arXiv cs.AI· Sulyman Iyanda, Mansur Arief·· 1 天前AI 评分35
学习型控制变量法用于电动汽车充电站稀有停电概率估计
Learned Control Variates for Rare Grid-Outage Estimation at Electric Vehicle Charging Stations
AI 导读
一项研究提出用基于廉价可观测特征（如温度和负荷预测）训练的停电分类器构建控制变量，降低配电馈线过载小概率事件的 Monte Carlo 仿真成本。实验显示单个特征的弱学习器可削减四分之一方差，boosted-tree 学习器约 60%。应用于印尼 Surabaya 馈线网络时，在相同仿真预算下，用学习型控制变量按 95% 置信限规划备用容量，比 Monte Carlo 将全市停电天数减少三分之一。
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