Advertisement

GEFCom2014-EPFL：GEFCOM14的能源负载预测

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

简介：
本研究参与了GEFCom2014竞赛，专注于能源负荷预测，采用先进的统计与机器学习方法，由EPFL团队完成。 GEFCOM2014-EPFL的能源负荷预测涉及对电力需求进行准确预测的研究项目。该项目旨在提高对未来电力消耗量的预估精度，从而帮助电网运营商更好地规划资源分配与调度策略。参与这项竞赛的数据科学家们利用历史用电数据及其他相关因素来建立模型，以期在比赛中取得优异成绩并为实际应用提供有价值的见解和方法论支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GEFCom2014-EPFL：GEFCOM14的能源负载预测
    优质
    本研究参与了GEFCom2014竞赛，专注于能源负荷预测，采用先进的统计与机器学习方法，由EPFL团队完成。 GEFCOM2014-EPFL的能源负荷预测涉及对电力需求进行准确预测的研究项目。该项目旨在提高对未来电力消耗量的预估精度，从而帮助电网运营商更好地规划资源分配与调度策略。参与这项竞赛的数据科学家们利用历史用电数据及其他相关因素来建立模型，以期在比赛中取得优异成绩并为实际应用提供有价值的见解和方法论支持。
     
  • 微电网负载预测的MATLAB源代码
    优质
    本作品提供了一套用于微电网中负荷预测的MATLAB源代码。该代码采用先进的算法模型，精准高效地进行短期电力负荷预测，有助于优化微电网运行和管理。 针对微电网的超短期负荷预测，选取每隔15分钟一天共96个时间点的负荷数据，对未来微电网负荷进行预测。
     
  • 电力负载预测数据.xlsx
    优质
    《电力负载预测数据》包含了不同时间段内的电力使用情况记录，旨在通过历史用电模式来预测未来的电力需求，为电网管理和规划提供支持。 电气负荷预测数据的单位为P/kw，并且每10秒采集一次样本。这些数据代表一个地区的电力负载情况。
     
  • 私人车辆充电负载预测
    优质
    私人车辆充电负载预测是指利用数据分析和机器学习技术来估计未来一段时间内个人电动汽车充电站或家庭充电桩的用电需求，以优化电网资源配置和提高能源使用效率。 对电动汽车充电负荷进行预测时，可以将一天分为48个时段来进行分析。
     
  • 电动汽车充电负载预测
    优质
    《电动汽车充电负载预测》旨在研究和建立一套有效的模型与算法，用于准确预测大规模电动汽车普及后对电力系统的影响及充电需求。通过分析历史数据、用户行为模式以及电网特性，本课题致力于提高电网管理效率，确保充电基础设施的合理规划与建设，从而促进新能源汽车行业的可持续发展。 通过蒙特卡洛随机模拟方法来分析电动汽车的出行模式及其充电需求，并据此得出日充电负荷数据。
     
  • 负荷预测的MATLAB(ANN)源码
    优质
    本作品提供了一套基于MATLAB平台的人工神经网络（ANN）算法代码，专门用于电力系统中的负荷预测。该工具能够有效提高预测精度，并支持用户自定义调整参数以适应不同场景需求。 使用MATLAB中的人工神经网络（ANN）进行负荷预测。
     
  • Femtocell环境下基于负载预测的基站休眠节能策略
    优质
    本文探讨了在Femtocell环境中通过准确的负载预测来实现基站动态休眠以达到节能效果的技术方法和策略。 为了实现5G中的绿色节能通信目标，在Femtocell网络环境下提出了一种基于负载预测的基站节能方案。首先收集了Femtocell基站（FBS）下的吞吐量数据，通过小数据量法证明其存在混沌特性，并对FBS的负载进行学习和预测；接着在这一基础上定义了吞吐量率，并设计了一种用户终端切换流程以确保通信服务质量和能效。最后计算了FBS的实时发射功率并对其进行了预测和控制。仿真结果显示，该方案能够较为准确地预测FBS的吞吐量变化趋势，在此基础上实施的休眠节能策略可以显著提升系统的能源效率，减少整体能耗。
     
  • 负荷预测_BP神经网络在负荷预测中的应用及研究.bp负荷预测
    优质
    本论文探讨了BP（反向传播）神经网络技术在电力系统负荷预测中的应用与优化方法。通过分析历史数据，建立模型并进行预测，旨在提高预测精度和可靠性，为电网的规划和调度提供科学依据。 利用神经网络算法进行负荷预测，通过选取若干天的历史数据来预测接下来几天的负荷情况。
     
  • 基于Python开发的分布式综合智慧能源系统负载预测模型源码.zip
    优质
    本资料包提供了一个用Python编写的源代码，用于构建和分析分布式综合智慧能源系统的负载预测模型，支持分布式计算环境。 基于Python实现的分布式综合智慧能源系统模型—能源负荷预测模型源码.zip包含了用于构建和分析分布式综合智慧能源系统的代码，特别聚焦于能源负荷预测的部分。该源码旨在帮助用户理解和开发更高效的能源管理系统。