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ARIMA模型用于电力负荷预测,并包含EUNITE数据(1997-1999)。

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简介:
通过使用Matlab编程语言进行的ARIMA电力负荷预测实验,并附带了用于EUINITE比赛的1997-1999年欧盟国家能源信息联络网络数据集。

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  • ARIMA1997-1999EUNITE
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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。
  • ARIMA1997-1999EUNITE
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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)。
  • 及天气).csv
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    本文件包含电力系统运行中关键的负荷数据与对应日期的天气信息,旨在为电力负荷预测提供详实的数据支持。 某地从2012年到2015年的负荷数据共有106,177条记录,每15分钟采集一次。此外还包括每日的最高温度、最低温度、平均温度、相对湿度以及降雨量等气象信息,并已整合在一起。这些数据可以直接用于进行负荷预测工作。
  • 集(和气象信息)
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    本数据集提供了详细的电力负荷记录及对应的气象参数,旨在支持研究者进行精确的电力负荷预测分析。 13-15能源消耗数据集、Tianchi数据集以及第九届电工数学建模竞赛相关的数据集。
  • 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛的历史提供
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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。
  • 多种集(括GEFCom2012和澳大利亚及价格
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    本数据集涵盖GEFCom2012负荷预测挑战赛的数据以及澳大利亚电力市场中的负荷与价格预测信息,适用于电力系统分析、负荷预测研究。 各类电力负荷数据集 1. GEFCom2012负荷预测数据集; 2. 2016年电工数学建模竞赛负荷预测数据集; 3. 澳大利亚电力负荷与价格预测数据; 4. European-hourly-load-values_2006-2015 5. ChangshaFactoryLoadData。 这些数据集适用于计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末作业及毕业设计中的使用。 作者是一位资深算法工程师,拥有8年Matlab与Python算法仿真的工作经验。擅长领域包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理以及元胞自动机等多种领域的仿真实验,并提供多种相关源码和数据集的定制服务。
  • 完整的和热
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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。
  • 集.zip
    优质
    本数据集包含电力系统中长期与短期负荷预测所需的历史用电量、气象因素等信息,旨在为研究者提供分析工具以优化电网规划及运行。 亲测非常好用的预测数据用于电力负荷预测,内容非常全面。
  • ARIMA、RNN、LSTM和GRU的德里研究.rar
    优质
    本研究通过对比分析ARIMA、RNN及其变种LSTM和GRU模型,探究其在德里电力负荷预测中的应用效果,为智能电网调度提供决策支持。 在短期电力负荷预测的研究生项目中,数据来源于德里国家负荷调度中心网站。该项目实施了多种时间序列算法,包括前馈神经网络、简单移动平均线、加权移动平均线、简单指数平滑、霍尔特- winters 方法、自回归综合移动平均模型、循环神经网络、长短期记忆单元和门控循环单元等。