国网青海电力：提升海南州新能源基地发电外送能力

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实际上，青海对于不同的数据集与任务类型，最适宜算法的种类和超参数设置往往是不一样的。基于机器学习方法的普适性，电力我们希望推广并欢迎有兴趣的尤其是来自清洁能源领域的研究者与我们合作从而探索更多的可能性。

因此，提升使用机器学习算法优化目标任务时，应该从多种候选算法中进行建模结果比较从而选择最合适的方法。海南图1标准化机器学习工作流程示意图图文解析模块一：特征筛选图2a)XGboost算法对66个初始实验参数的特征排序结果示意图。相关成果以Applyingmachinelearningtoboostthedevelopmentofhigh-performancemembraneelectrodeassemblyforprotonexchangemembranefuelcells为题，州新于2021年2月8日在《材料化学学报A》（JournalofMaterialsChemistryA）上作为封面文章（insidecover）发表。

源能力决策建模模块采用可视化机器学习算法建立分类模型的以为研究人员提供获得高性能的决策节点和相应边界作为参考。因此，基地南京大学刘建国教授团队创建了一套标准的机器学习工作流，其中包含四个处理模块与多达35种机器学习算法和三种高级优化算法。

基础研究包括燃料电池新型电催化剂设计与制备、发电高性能膜电极设计与制备、发电燃料电池电堆和系统集成、燃料电池制造技术、燃料电池长期寿命衰减机理、高性能新型化学电源以及机器学习在电化学能源中的应用等方面。

设立了四个模块：外送特征筛选模块作为预处理步骤，可以研发人员提供研发侧重点建议同时也对数据进行了清洗并且减少了模型部署成本。值得一提的是，国网此前，国网贾跃亭在接受第一财经独家采访时曾透露他对外融资的底线：财务上股权可以出让多一些，但不会放弃控制权，因为任何一个子生态的控制权，都关系到乐视整个生态的战略。

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