期刊论文，修改意见-2025.03.24-黄老师

目标期刊聚焦信息技术在各领域的创新应用与前沿发展，对论文的创新性、实用性和技术深度要求较高。为尽快满足投稿要求，可从以下多个方面对论文进行修改完善：

1. 引言优化
   • 明确“云 - 边协同”概念：在引言中增加“云 - 边协同”的定义，即云 - 边协同是一种结合云计算和边缘计算的架构模式。边缘计算靠近数据源或用户，能实时处理本地数据，减少延迟；云计算则提供强大的计算和存储资源，进行大规模数据处理和全局优化。与传统集中式架构相比，云 - 边协同将部分计算任务下放到边缘设备，降低了网络传输压力和中心服务器负载，提高了系统响应速度和可靠性。传统集中式架构依赖中心服务器处理所有数据和任务，存在延迟高、网络拥塞风险大等问题。
   • 对比分析国内外研究现状：调研国内外多能互补系统相关研究，分析其在数据处理、资源调度等方面的方法和成果。指出国外部分研究在数据融合时多采用传统方法，缺乏动态权重分配机制，难以适应能源数据的动态变化；国内部分研究架构设计不够完善，无法兼顾实时性和全局优化。强调本文提出的动态权重分配机制和四层云 - 边协同架构设计在解决这些问题上的创新性和优势。
   • 详述“双碳”目标下的研究背景：结合国家“双碳”目标相关政策，如《“十四五”现代能源体系规划》等，阐述多能互补系统在促进可再生能源消纳、减少碳排放方面的重要作用。分析当前能源发展现状，如水电、风电、光伏等能源的分布和利用情况，说明多能互补系统面临的挑战，突出本研究在实现“双碳”目标中的紧迫性和必要性。
2. 提升内容深度与创新性
   • 融合深度学习技术：在多源数据特征融合方法中引入深度学习技术。例如，结合卷积神经网络（CNN）自动提取数据的空间特征，利用长短期记忆网络（LSTM）捕捉数据的时间序列特征。同时，借鉴Transformer架构，引入时空注意力机制，让模型更精准地捕捉能源数据的时间依赖性和空间相关性。以风电数据为例，CNN可以提取风速、风向在不同空间位置的特征，LSTM分析风速随时间的变化趋势，时空注意力机制则聚焦关键时空区域，提升数据融合精度和效率。
   • 应用强化学习算法：在多能互补优化模型中引入强化学习算法，如Q - learning或深度强化学习。通过强化学习动态更新替代率与互补性系数，让系统根据实时状态和奖励机制不断调整调度策略，实现动态优化和智能调度。例如，在不同的能源供需场景下，强化学习算法可以自动探索最优的能源分配方案，以最小化运行成本和弃风弃光损失，进一步提升系统优化性能。
3. 增强学术性与规范性
   • 规范引用文献：广泛查阅国内外相关领域的经典文献和最新研究成果，将引用文献数量增加至不少于30篇，其中近5年的文献不少于15篇。严格按照《中国信息科技》期刊的格式要求进行标注和引用，确保文献引用规范、准确，增强论文的学术性和权威性。
   • 完善图表与公式：对论文中的图表进行优化，添加清晰的标题、坐标轴标签、图例等信息，使其具有自明性。注重图表的艺术性和美观性，如统一图表颜色、线条风格等，增强论文可读性。对于公式，详细解释其含义、推导过程和应用场景，确保公式准确、规范且具有可读性，为研究提供有力的理论支持。
4. 细化研究方法描述
   • 多源数据预处理与清洗：详细描述数据预处理的全过程，包括数据采集的设备、频率和范围，清洗过程中无效数据、冗余信息的判断标准和处理方法，以及归一化的具体操作和公式。通过编写数据预处理算法的伪代码或绘制流程图，清晰展示数据从采集到预处理完成的步骤，使读者能够理解数据处理的细节。
   • 多源数据特征融合方法：深入阐述LR - MDFM和Adaboost - MDFM算法的基本原理，详细说明模型构建的思路和过程，如如何确定输入特征、输出目标等。补充算法参数优化的方法和依据，增加数学推导过程，解释关键参数的含义和作用，帮助读者理解算法的实现细节和优势。
   • 多能互补优化模型构建：详细列出优化模型的目标函数和约束条件的数学表达式，解释每个变量和参数的意义。说明选择优化算法的原因，如线性规划、遗传算法等，并描述算法的实现过程。对优化模型的求解过程进行详细分析，包括算法的收敛性证明或实验验证，确保读者对优化模型的有效性和可靠性有清晰的认识。