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美国各州一年内积累的电力负荷数据，涉及大量用户。

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简介：
该数据集包含了美国各州在过去一年的电力负荷信息，时间粒度为1小时，涵盖了住宅区域和商业区域的数据。 值得注意的是，该数据集的完整性较高，几乎没有缺失数据。 为了方便数据的读取和处理，可以尝试使用Python编程语言，首先通过解压缩文件，然后利用`os.listdir`函数进行文件目录遍历，最后结合`pd.read_csv`函数进行数据读取和分析。

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  • 美国各州年度电力负荷数据（大量用户）
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    本资源提供美国各州年度电力消耗量的数据集，涵盖大量用户信息，适用于分析各地能源使用趋势及需求模式。 该数据包含美国各州一年的电力负荷情况，时间分辨率为每小时一次，并涵盖了住宅区和商业区的数据。数据完整性良好，无缺失值。使用Python读取此数据的方法可以尝试解压缩后，利用os.listdir函数以及pd.read_csv进行操作。
     
  • 电力负荷的多变量数据集及电力负荷数据集
    优质
    本数据集包含丰富的电力负荷历史记录，涵盖多种影响因素，旨在支持学术研究与实践应用中的模式识别和回归分析。 电力负荷多变量数据集以及电力负荷数据集包含了丰富的关于电力消耗的信息，适用于各种分析与预测模型的研究。
     
  • 2002全年负荷数据_电力负荷数据_负荷资料
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    该文档包含2002年全年的电力负荷详细记录，提供了每日、每月及每年的峰值负荷和平均负荷情况，是研究电力需求模式的重要资源。 2002年美国PJM电力市场的全年负荷数据对负荷预测研究非常有帮助。
     
  • 电力负荷及天气数据（用于负荷预测）.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。
     
  • 多种电力负荷数据集（包括GEFCom2012负荷预测数据和澳大利亚电力负荷及价格预测数据）
    优质
    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。
     
  • 电力负荷的多变量数据集1
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    该数据集包含电力系统运行中收集到的各种参数及电力负荷信息，适用于预测、分类等机器学习任务。 电力负荷多变量数据集1包含了详细的电力系统负荷信息，适用于研究与分析电力系统的运行特性、预测未来负载趋势以及优化电网管理策略。该数据集中涵盖了多个时间点的多项关键指标，为研究人员提供了丰富的资源来探索复杂的电力需求模式和行为特征。
     
  • 电力负荷数据.zip
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    该文件包含详细的电力系统负荷数据分析，包括历史用电模式、预测模型及各类影响因素的统计信息。适合电网规划与优化研究使用。 电力负荷数据以及欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛中的负荷预测样本数据Load1998，在第九届电工数学建模竞赛中被使用。
     
  • MATLAB.rar_电力系统安全域_MATLAB负荷累积分析_风电场应用
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    本资源包提供电力系统安全域分析工具，结合MATLAB进行负荷累积分析，并针对风电场的应用场景进行了优化和开发。 在电力系统领域，风电场的并网运行是一个重要的研究课题。由于风能具有不稳定性，这对电网的安全性和可靠性提出了挑战。MATLAB作为一种强大的数学建模与计算工具，在解决此类问题中得到广泛应用。 在这个名为“MATLAB.rar”的压缩包里包含了一些专门针对风电场负荷安全域计算和负荷累加进行编程的MATLAB脚本段落件。“安全域”指的是电力系统能够稳定运行的一系列工作条件集合。对于风电场并网来说，确保风力发电机输出功率范围在电网允许范围内是至关重要的，以防止电压或频率波动超出可接受范围。 压缩包中的“gonglvyuanbianfuhe20km21.m”和“gonglvyuanbianfuhe20km.m”脚本可能涉及风电场并网负荷的仿真模型。其中，“gongluyuanbianfuhe”可以解释为“风电场并网”，数字部分可能是特定风力发电场所处的位置或参数，比如距离电网的距离（20公里）。这些文件可能用于模拟不同风速下风电场的输出功率，并计算其对电网的影响。 另外，在压缩包中还有两个脚本：“gonglvyinshugaibingwangdian20km21.m”和“gonglvyinshugaibingwangdian20km.m”。其中，“gongluyinshugu”可能指的是“负荷影响分析”，而“bingwangdian”则指电网并网。这些脚本可能包含了对风电场并入电网后，其对系统总负荷的影响计算。通过模拟不同风速条件下负荷的变化情况，可以评估风电场接入电网时对其整体负载分布的潜在影响，并确定安全域。 MATLAB提供了强大的符号计算、数值分析以及图形可视化功能，在此类复杂动态系统的分析中非常有用。这些脚本可能使用了Simulink环境来构建系统模型，实现实时仿真和优化计算，从而得出不同工况下风电场的安全边界及电网的稳定性和可靠性状况。 此压缩包中的MATLAB代码展示了如何利用计算工具评估并网对电力系统安全域的影响以及处理负荷累加问题。通过这些模拟与计算结果，电力工程师能够更好地理解和预测风力发电场接入后可能给电网稳定性带来的影响，并为实现风电的有效和安全使用提供科学依据。
     
  • 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。