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该文件包含电力负荷数据。

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简介：
该数据集包含电力负荷数据，以及欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛中的负荷预测样本数据Load1998，此外，还包括第九届电工数学建模竞赛的相关数据。

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  • 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。
     
  • 电力负荷预测的数据集（包含负荷和气象信息）
    优质
    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。
     
  • 电力负荷数据.zip
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 完整的电力和热力负荷数据（负荷预测）
    优质
    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。
     
  • 某市电力负荷数据
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    该简介涉及某市电力负荷的数据分析和监控情况，涵盖用电量、高峰时段以及未来趋势预测等内容。 用于用电负荷分析的原始数据包括负荷预测和用电负荷分类等方面的数据。
     
  • bus-load-data.rar_母线负荷_电力220kv_电力负荷数据_load data
    优质
    该资源包包含220kV电力系统中的母线负荷数据，适用于研究和模拟电力系统的运行状态与分析需求。 某地220kV母线负荷数据对于电力研究非常有帮助。
     
  • 电力和热力负荷数据集.zip
    优质
    该数据集包含详细的电力及热力负荷信息，适用于能源需求分析、预测模型建立及相关研究。涵盖长时间段的数据记录，有助于提升能源系统效率与可靠性。 “电负荷、热负荷数据集.zip”是一个包含多方面能源系统数据的数据集，主要用于综合能源系统的研究，特别是电负荷和热负荷的预测以及电价预测等方面的仿真分析。该数据集中包含了丰富的信息，适用于学术研究、能源管理和优化策略开发。 **1. 电负荷数据** - `el_demand_hp.csv` 和 `el_demand_chp.csv`：这两个文件分别提供了不同类型的设备或场景下的电力消耗记录。“hp”可能代表热泵，“chp”则可能是指同时产生电能和热能的热电联产系统。这些数据有助于分析电力需求的变化规律。 **2. 热负荷数据** - `heat_demand_hp.csv` 和 `heat_demand_chp.csv`：这两个文件记录了不同设备产生的热量消耗，帮助理解建筑物或区域在供热方面的模式及需求变化情况。 **3. 标准负荷曲线** - `standard_load_profile.txt`：这是一份标准的电负荷分布数据，展示了典型一天内电力需求的变化规律。它对于理解和预测日常和季节性的电力负载非常有用。 **4. 环境因素** - `temperature.txt`：记录了温度变化的数据，对热力需求分析至关重要。 - `sun_direct.txt` 和 `wind_speed.txt`：这些文件包含了太阳辐射强度及风速数据。它们直接影响到太阳能和风能的产生，并可能间接影响电力需求（如空调或取暖）。 **5. 其他相关资料** - `Decentralized-Scheduling-Strategy-of-Heating-Systems-master`：此目录内包含了一些关于分布式供暖系统调度策略的研究代码或者文档，为研究者提供了深入理解数据集背景信息的途径。 利用这些文件中的详细数据和模式分析工具，研究人员可以进行以下几方面的探索： 1. 分析电负荷与热负荷的日间、夜间及季节性变化规律，并据此优化能源供应。 2. 结合温度、太阳辐射强度以及风速等气象条件对电力需求的影响展开研究。 3. 利用标准负载曲线构建并验证预测模型，提高对未来电力需求的预判能力。 4. 研究热电联产系统的效率与潜力，并探讨其在能源系统中的应用价值及作用。 5. 开发分布式供暖系统的调度策略以提升整体能效和降低运营成本。 此数据集为研究者提供了宝贵的数据资源，有助于更深入地进行建模、仿真分析以及制定有效的优化方案。