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电力系统短期负荷预测任务已完成。

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简介：
该数据集 ./data/STLF_DATA_IN_1.xls 经过了详细的数据预处理工作，随后在 ./src/LF_Forecasting.ipynb 中进行了模型构建、训练以及结果的深入分析。最终，我们得到了经过优化训练的预训练模型 ./src/model.th，并利用该模型 ./src/predict 进行对特定日期的负荷曲线的预测。项目过程中收集了大量的图片 ./img，用于记录和展示整个流程。

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  • LFforecast:短期电力系统负荷预测
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    LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。 数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。
     
  • 短期电力负荷预测数据集
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    本数据集包含用于短期电力负荷预测的关键信息，涵盖历史用电量、天气条件等变量，旨在提升预测模型精度。 电力系统短期负荷预测数据集（matlab、python）提供用于研究和分析的资料。
     
  • 短期电力负荷预测分析1
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    本研究聚焦于短期电力负荷预测技术，通过综合分析历史用电数据与影响因素，旨在提升预测精度，为电网调度和管理提供科学依据。 1. 数据预处理 22. 模型搭建 43. 训练与验证 54. 结果分析 85. 总结 数据预处理、模型搭建、训练与验证和结果分析等步骤是项目的主要组成部分，每个阶段都至关重要。
     
  • 电力超短期负荷预测的仿真研究
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    本研究聚焦于电力系统中关键的应用领域——超短期负荷预测，通过构建先进的仿真模型，探索提高预测精度的方法和技术。 超短期负荷预测在电力系统中占据重要地位，其中数据提取与选择合适的预测方法尤为关键。为了实现精确的预测目标，我们采用了电行业监测分析系统的数据提取平台来实时监控并获取负载数据。 反向传播（BP）神经网络和极限学习机（ELM）因其强大的预测能力和全局搜索能力，在超短期负荷预测中被广泛采用。实验中的数据来源于重点用电行业的监测系统，并通过建立相应的模型，利用不同数量的隐藏层节点分别用BP神经网络与ELM进行超短期负载预测。 研究结果表明，我们提出的数据提取平台在数据采集方面的可靠性得到了验证；同时证明了BP神经网络和ELM方法用于超短期负荷预测的有效性。此外，在对比分析中发现，相较于BP神经网络模型，极限学习机（ELM）表现出更高的预测精度以及更短的计算时间。
     
  • 基于SVM的电力系统短期负荷预测实例分析
    优质
    本文通过具体案例探讨了支持向量机(SVM)在电力系统短期负荷预测中的应用效果，深入分析了该方法的优势与局限性。 基于SVM的电力系统短期负荷预测的一个例程包括数据和程序，在导入SVM进行训练之前对影响短期负荷的各种因素进行了加权处理，相较于传统算法具有优势。
     
  • 基于SVM的电力系统短期负荷预测实例分析
    优质
    本文通过具体案例探讨了支持向量机(SVM)在电力系统短期负荷预测中的应用效果和优势，为提高电网运行效率提供技术参考。 本例程展示了如何在基于SVM的电力系统短期负荷预测中进行数据预处理。与传统算法不同的是，在将数据输入到SVM模型之前，会对影响短期负荷的各种因素进行加权处理。这种特殊的数据预处理方法有助于提高预测精度。
     
  • 【短期负荷预测】基于SVM的电力系统MATLAB源码.md
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    本Markdown文档提供了一种基于支持向量机（SVM）算法在MATLAB环境下进行电力系统短期负荷预测的源代码。适合研究和工程应用，帮助用户快速掌握SVM在电力领域的实践操作。 基于SVM的电力系统短期负荷预测matlab源码提供了一种利用支持向量机（SVM）进行电力系统短期负荷预测的方法。该代码适用于需要准确预测未来短期内电网负载情况的研究与应用，能够帮助用户更好地理解和支持向量机技术在实际问题中的应用。
     
  • 基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测
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    本研究采用BP神经网络模型进行电力系统的短期负荷预测，通过优化算法调整权重，提高预测精度，为电网调度提供决策支持。 使用BP神经网络进行电力系统的短期负荷预测。
     
  • 短期内的负荷预测
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    简介：短期负荷预测是指对未来几天或几小时内的电力需求进行估计的技术。它对于电网调度、能源管理和稳定供电具有重要意义，能够帮助电力公司优化资源配置和提高服务效率。 为了克服BP算法的缺陷，我对该算法进行了改进。确定连接权修正值的过程实际上是优化计算中的梯度下降法。当能量公式对应的误差曲面呈现为窄长型时，这种算法会导致网络在谷底两侧频繁跳跃，影响了收敛速度。最常见的一种改善方法是加入附加动量项以平滑梯度方向的变化，并提高算法的稳定性。 具体来说，在实际计算过程中，学习率η越大，则学习的速度会越快；然而如果设置过大则可能导致震荡效应。同样地，过大的动量因子α可能会导致发散现象的发生，而较小的值又会导致收敛速度变慢。 此外，为了应对BP网络容易陷入局部极小点的问题，我采用了人工遗传算法来优化初始权值。这种遗传算法基于生物进化理论设计而成，并且本质上是一种全局搜索方法。它只需提供目标函数描述即可从一组随机生成的“种群”开始，在整个解空间中寻找最优解。 由于该算法擅长于进行全局搜索并且有较高的概率找到真正的全局最优点，因此将其用于前期探索可以有效克服BP网络容易陷入局部极小点的问题。通过结合遗传算法（GA）和反向传播算法（BP），形成一种新的混合训练方法——即GA-BP模型，利用遗传算法优化初始权值及阈值，并借助BP法则沿负梯度方向调整这些参数以完成神经网络的培训。 这种方法避免了传统BP网络陷入局部极小点的问题，同时实现了对整个预测系统的优化。在实际应用中，该策略能够更为精确地实现城市用电量的预测任务。
     
  • 2015-2016年度短期电力负荷预测数据集
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    2015-2016年度短期电力负荷预测数据集提供了中国某省会城市在两年间的逐小时电力需求历史记录，旨在支持研究人员进行短期电力负荷预测的研究与模型构建。 2015-2016短期电力负荷预测数据集包含了日期和用电量的相关信息。