Advertisement

2016电工杯A题国家二等奖：电力系统的短期负荷预测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本作品为2016年“电工杯”竞赛中荣获国家二等奖的作品，专注于基于历史数据和多种算法模型的电力系统短期负荷预测研究。 2016电工杯A题国家二等奖：电力系统短期负荷预测

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 2016电工杯A题国家二等奖：电力系统的短期负荷预测
    优质
    本作品为2016年“电工杯”竞赛中荣获国家二等奖的作品，专注于基于历史数据和多种算法模型的电力系统短期负荷预测研究。 2016电工杯A题国家二等奖：电力系统短期负荷预测
     
  • 2016电工杯数学建模竞赛A题：短期负荷预测
    优质
    2016电工杯数学建模竞赛A题聚焦于电力系统中的短期负荷预测问题。参赛者需运用数学模型和算法，分析历史数据，准确预测未来短期内的用电需求，以优化资源配置与管理效率。 2016年电工杯数学建模竞赛A题涉及电力系统短期负荷预测问题，并提供了完整的题目及附件数据。
     
  • 第九届电工杯数模竞赛A题：电力系统的短期负荷预测.pdf
    优质
    本论文探讨了在第九届“电工杯”数学建模竞赛中提出的A题，即电力系统短期负荷预测问题。通过分析历史用电数据和气象因素的影响，提出了基于机器学习的方法来优化预测模型，旨在提高预测精度，为电力系统的运行与管理提供科学依据。 第九届电工杯数模大赛A题涉及电力系统短期负荷预测的问题。
     
  • LFforecast:短期电力系统负荷预测
    优质
    LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。 数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。
     
  • 2015-2016年度短期电力负荷预测数据集
    优质
    2015-2016年度短期电力负荷预测数据集提供了中国某省会城市在两年间的逐小时电力需求历史记录，旨在支持研究人员进行短期电力负荷预测的研究与模型构建。 2015-2016短期电力负荷预测数据集包含了日期和用电量的相关信息。
     
  • 短期电力负荷预测数据集
    优质
    本数据集包含用于短期电力负荷预测的关键信息，涵盖历史用电量、天气条件等变量，旨在提升预测模型精度。 电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）提供用于研究和分析的资料。
     
  • 短期电力负荷预测分析1
    优质
    本研究聚焦于短期电力负荷预测技术，通过综合分析历史用电数据与影响因素，旨在提升预测精度，为电网调度和管理提供科学依据。 1. 数据预处理 22. 模型搭建 43. 训练与验证 54. 结果分析 85. 总结 数据预处理、模型搭建、训练与验证和结果分析等步骤是项目的主要组成部分，每个阶段都至关重要。
     
  • 电力超短期负荷预测的仿真研究
    优质
    本研究聚焦于电力系统中关键的应用领域——超短期负荷预测，通过构建先进的仿真模型，探索提高预测精度的方法和技术。 超短期负荷预测在电力系统中占据重要地位，其中数据提取与选择合适的预测方法尤为关键。为了实现精确的预测目标，我们采用了电行业监测分析系统的数据提取平台来实时监控并获取负载数据。 反向传播（BP）神经网络和极限学习机（ELM）因其强大的预测能力和全局搜索能力，在超短期负荷预测中被广泛采用。实验中的数据来源于重点用电行业的监测系统，并通过建立相应的模型，利用不同数量的隐藏层节点分别用BP神经网络与ELM进行超短期负载预测。 研究结果表明，我们提出的数据提取平台在数据采集方面的可靠性得到了验证；同时证明了BP神经网络和ELM方法用于超短期负荷预测的有效性。此外，在对比分析中发现，相较于BP神经网络模型，极限学习机（ELM）表现出更高的预测精度以及更短的计算时间。
     
  • 基于SVM的电力系统短期负荷预测实例分析
    优质
    本文通过具体案例探讨了支持向量机(SVM)在电力系统短期负荷预测中的应用效果，深入分析了该方法的优势与局限性。 基于SVM的电力系统短期负荷预测的一个例程包括数据和程序，在导入SVM进行训练之前对影响短期负荷的各种因素进行了加权处理，相较于传统算法具有优势。
     
  • 基于SVM的电力系统短期负荷预测实例分析
    优质
    本文通过具体案例探讨了支持向量机(SVM)在电力系统短期负荷预测中的应用效果和优势，为提高电网运行效率提供技术参考。 本例程展示了如何在基于SVM的电力系统短期负荷预测中进行数据预处理。与传统算法不同的是，在将数据输入到SVM模型之前，会对影响短期负荷的各种因素进行加权处理。这种特殊的数据预处理方法有助于提高预测精度。