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Data-Driven Machine Learning Model Estimates Efficiency Gains from Passive Filters Under Variable Loads
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OA
AI
DOI：10.1016/j.egyai.2025.100631.png)
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摘要
En 中文
• 一个两步机器学习模型利用现场测量数据预测无源滤波器效率。
• 利用真实世界数据，克服了模拟在特定场地估算中的局限性。
• Ridge回归选定的顶级特征被XGBoost用于提高预测精度。
• 中性线电流、不平衡、谐波、功率因数：效率提升的关键驱动因素。
• 使数据驱动的投资能够实现有信心的无源滤波器部署。
Keyword:
Passive filters
Energy efficiency
Machine learning
Power quality
Predictive Analytics
Data-driven model
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
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9.6
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