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EUNITE主办的电力负荷预测竞赛所提供的历史用电数据。

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简介：
该数据集包含 Load1998、Temperature1998 和 Holidays 三个样本数据。Load1998 主要收集了欧洲某特定区域在 1998 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间，每隔 30 分钟一次的电力负荷信息。同时，Temperature1998 则记录了该区域在 1998 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间，每日的平均气温数据。此外，Holidays 数据集囊括了该地区从 1997 年到 1999 年期间的各项节假日安排。

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  • 欧洲智能技术网络(EUNITE)电力负荷预测竞赛的历史负荷数据提供
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    EUNITE电力负荷预测竞赛提供了宝贵的历史负荷数据，旨在促进智能电网和能源管理领域的技术创新与交流。 样本数据 Load1998 包含了欧洲某地区在 1998 年全年每半小时一次的电力负荷记录。另外一份样本数据 Temperature1998 则记载了该区域于同一年内每天的日平均气温信息。而 Holidays 数据集则提供了从 1997 年到 1999 年期间，该地区所有节假日的具体日期。
     
  • EUNIT电力负荷预测竞赛全套数据
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    EUNIT电力负荷预测竞赛全套数据包含了比赛所需的全部资料和历史记录，旨在促进能源行业的数据分析与创新。 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供的负荷预测样本数据包含了1997年和1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，并要求根据这些信息来预测1999年1月份的负荷情况。此外，还提供了这两年内每年的节假日数据以及每天的天气状况作为参考。
     
  • 基于ARIMA的电力负荷预测（含1997-1999年EUNITE数据）
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    本研究利用ARIMA模型对电力需求进行预测，并采用1997年至1999年的EUNITE公开数据集验证模型的有效性，以提高电网运营效率。 基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验，使用了EUINITE比赛数据集1997-1999。
     
  • 基于ARIMA的电力负荷预测（含1997-1999年EUNITE数据）
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    本研究采用ARIMA模型进行电力负荷预测，并使用1997至1999年间EUNITE竞赛提供的数据集验证模型的有效性。通过细致分析历史用电模式，优化参数设置，实现对未来电力需求的精准预测，为电网规划与调度提供科学依据。 基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验，包括代码和EUINITE比赛数据集（1997-1999年）。
     
  • 完整的电力和热力负荷数据（负荷预测）
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    本资料集涵盖了全面而详细的电力与热力负荷数据，旨在为用户提供准确的负荷预测模型训练资源，支持能源行业的优化管理。 完整电负荷和热负荷数据：确保包含完整的电负荷与热负荷数据。重复的信息可以简化为： 需要提供完整的电负荷及热负荷数据。
     
  • 2012年全球能源预测竞赛中的电力负荷数据集
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    本数据集收录了2012年全球能源预测竞赛中的电力负荷数据，涵盖全年各时段精确用电量，为研究与分析提供详实依据。 2012年全球能源预测大赛的电力负荷预测数据集包含了各类常用的历史气象数据、负载历史数据及预测结果。
     
  • 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛中的负荷预测样本数据
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    这段简介可以这样描述：“欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供的负荷预测样本数据集，用于评估参赛者对未来电力需求的预测能力，促进智能电网技术的发展与应用。” 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供了负荷预测的样本数据。
     
  • 电力负荷预测的数据集.7z
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    该数据集包含多种电力负荷的历史记录及气象信息，适用于电力负荷预测模型的研发与测试。文件格式为.zip，内含详细说明文档。 根据提供的文档内容进行了如下总结： 本段落档主要介绍了如何在博客上撰写高质量的技术文章，并分享了一些实用的写作技巧。首先强调了选择合适标题的重要性，一个好的标题能够吸引读者的兴趣并提高文章的关注度。其次，文中还提到了结构化写作的方法，建议使用清晰明了的小节来组织内容，这样有助于提升阅读体验和信息传达效率。 此外，文档中也提到在撰写技术类博客时应该注重实用性和可读性相结合的原则，在保证专业性的前提下尽量用通俗易懂的语言表述复杂的技术概念。最后还强调了与读者互动的重要性，鼓励作者积极回复评论以增进社区内的交流氛围。 以上就是根据提供的链接内容进行的概述总结，请参考使用。
     
  • 电力负荷及电价预测：某地电力负荷与价格预测数据.xlsx
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    该文件包含某地区详细的电力负荷和电价历史数据，旨在通过分析这些数据来进行未来电力需求和价格走势的预测。 数据总量为9万条，包含了天气、负荷以及电价的相关信息。