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来自IEEE PES数据库的电力质量扰动数据来源

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简介:
本研究探讨了IEEE PES数据库中电力质量扰动的数据来源,分析不同类型的电力干扰事件及其影响因素,为电力系统的可靠运行提供参考依据。 来自IEEE PES数据库的电能质量扰动数据源是研究验证电能质量分析方法的重要资源。

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  • IEEE PES
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    本文档提供了关于IEEE PES数据库中电力质量扰动数据的详细信息和来源分析,旨在帮助研究人员了解数据背景。 来自IEEE PES数据库的电能质量扰动数据源是研究验证电能质量分析方法的重要资源。
  • IEEE PES
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    本研究探讨了IEEE PES数据库中电力质量扰动的数据来源,分析不同类型的电力干扰事件及其影响因素,为电力系统的可靠运行提供参考依据。 来自IEEE PES数据库的电能质量扰动数据源是研究验证电能质量分析方法的重要资源。
  • UCI机器学习空气分析
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    这是一个源自UCI机器学习库的数据集,专注于空气质量分析。它包含了多种环境变量和污染物浓度的详细记录,旨在支持科研与模型训练。 该数据集包含了9358个实例的小时平均响应值,这些响应来自一个空气质量化学多传感器设备中的五个金属氧化物化学传感器阵列。该装置安装在一个意大利城市的显著污染区域,在道路水平位置进行了部署。记录的数据时间跨度为2004年3月至2005年2月(一年),这是目前最长的可公开获取的现场部署空气质量管理化学品传感设备响应数据集。此外,还包括了每小时平均浓度的真实值信息。
  • GSE7828文件(NCBI
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    GSE7828是存于NCBI基因表达综合数据库中的一个数据集,包含多项针对小鼠模型的研究实验的数据,主要用于探究特定条件下的基因表达变化。 Microarray数据(包括原始数据和处理后的数据)已存放在国家生物技术信息中心(NCBI)的基因表达 omnibus (GEO, GSE7828)中。
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    FB2M数据集来源于知识库Freebase,它包含了丰富的实体与多样的关系类型,广泛应用于大规模图神经网络的研究和训练中。 freebase-FB2M数据 freebase-FB2M数据 freebase-FB2M数据
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    本教程详细介绍如何在PostgreSQL数据库中高效地从另一个PostgreSQL数据库批量导入表格,包括使用pg_dump和psql等工具。 个人完整的源码安装步骤如下,亲测可用:在CentOS 6.2系统下,使用postgresql_fdw驱动连接其他PostgreSQL数据库,并进行批量表导入操作。
  • 近年北京市空气.zip
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    本资料集包含了近年来北京市空气质量的数据记录,涵盖了PM2.5、二氧化硫等污染物浓度的变化趋势及改善情况。 标题中的“近几年北京市空气质量数据”指的是自某个时间点起至今的监测记录。这些数据通常包括PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)以及臭氧(O3)等主要污染物浓度值,还包括反映空气质量状况的重要指标如空气质量指数(AQI)。这些信息对于环境科学研究、政策制定及公众健康提示等方面至关重要。 描述中的“近几年北京市空气质量数据”表明该压缩包可能包含过去几年内北京各监测站点记录的每日或每小时空气质量数据。通常以CSV或Excel表格形式存储,列出各项污染物浓度值,并附带日期、时间和地点信息。通过对这些数据进行分析,可以了解北京空气质量的变化趋势和季节性规律,识别污染源影响以及不同天气条件下的变化。 标签“近几年北京市空气质量数据”进一步明确了文件内容的主题,表明这些数据将用于研究或分析北京近年来的空气质量状况。压缩包内的文件可能是一个单一文档或者包含多个按年份或月份划分的子文件夹,便于用户查询特定时间段的数据。 针对这些数据可以进行如下几方面的研究和分析: 1. **时间序列分析**:通过不同年份、季度及月度甚至每天的数据对比,了解空气质量随时间的变化规律。 2. **空间分布研究**:比较各监测站点的数据以揭示城市内部区域间空气质量差异,并确定污染热点位置。 3. **污染物相关性分析**:探讨各种污染物之间的相互关系及其协同作用机制。 4. **气象因素影响评估**:结合天气数据,分析风向、风速、温度和湿度等因素对空气质量的影响以及极端气候事件的潜在效应。 5. **政策效果评价**:对比实施环保措施前后各时间段内的空气质量变化情况,以确定政策措施的有效性。 6. **健康影响研究**:利用这些空气污染数据与人口健康的关联信息来探讨两者之间的关系。 通过深入挖掘和分析上述数据集,不仅可以为政府决策提供科学依据,还有助于提高公众对空气质量状况的认识及环保意识,并共同推动城市的可持续发展。同时,此类数据库对于教育机构以及科研团队也具有重要的教学研究价值。
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    Monkey数据集是由monkey.org提供的一个用于软件测试的数据集合,旨在帮助开发者发现并修复软件中的各种缺陷和问题。 monkey.org上的数据比较杂乱,需要将其分开并进行分类处理。
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