家用电力消耗的time-energy系列预测模型(ENS)

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简介：
本研究提出了一种Time-Energy Series Prediction Model (ENS)，用于精确预测家庭电力消费模式，助力节能减排和智能电网管理。能量时间序列是我于2019-2020年在Ecole Polytechnique（数据科学硕士）的机器学习课程中的最后一个项目。该项目的目标是训练一种算法来替代常规的家庭能耗监测系统，后者既侵入性强又成本高昂。这一挑战被称为NILM（非侵入式负载监视）或NIALM（非侵入式设备负载监视）。该挑战旨在根据时间数据预测专用于四种电器（洗衣机、电冰箱、电视和水壶）的一个家庭的用电量比例。这项挑战由ENS（国家高等专科学校）提供。我们使用了回归模型，并在报告中对此进行了详细介绍。

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家用电力消耗的time-energy系列预测模型(ENS)

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本研究提出了一种Time-Energy Series Prediction Model (ENS)，用于精确预测家庭电力消费模式，助力节能减排和智能电网管理。能量时间序列是我于2019-2020年在Ecole Polytechnique（数据科学硕士）的机器学习课程中的最后一个项目。该项目的目标是训练一种算法来替代常规的家庭能耗监测系统，后者既侵入性强又成本高昂。这一挑战被称为NILM（非侵入式负载监视）或NIALM（非侵入式设备负载监视）。该挑战旨在根据时间数据预测专用于四种电器（洗衣机、电冰箱、电视和水壶）的一个家庭的用电量比例。这项挑战由ENS（国家高等专科学校）提供。我们使用了回归模型，并在报告中对此进行了详细介绍。

工业电力消耗的时序预测分析

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本研究聚焦于利用先进的数据分析技术对工业电力消耗进行精确的时序预测，旨在优化能源管理与降低运营成本。工业用电功率预测时间序列分析是一项重要的研究领域，通过对历史数据进行建模来预测未来的电力需求。这种技术对于优化电网资源配置、提高能源使用效率以及确保供电稳定性具有重要意义。

基于BP神经网络的电力消耗预测

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本研究利用BP（反向传播）神经网络模型对电力消耗进行预测分析，旨在通过优化网络参数提升预测精度，为电力系统的规划和管理提供科学依据。基于BP神经网络的用电量预测。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并确保在运行程序时将左侧当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的操作录像视频，按照其中的方法执行。

区域电力消耗预测的代码数据分析

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本项目聚焦于利用先进的统计与机器学习算法进行区域电力消耗预测。通过深入分析历史用电数据，识别趋势和模式，旨在提升能源管理效率及可持续性。区域用电量预测数据代码涉及使用特定算法和技术来分析历史用电数据，并结合天气、节假日等因素对未来一段时间内的用电需求进行预估。这种预测有助于电力公司更好地规划资源分配与调度，确保供电稳定性和效率。相关的实现可能包括数据收集、清洗和处理步骤，以及选择合适的统计或机器学习模型来进行时间序列分析。

小时级能耗时间序列预测- hourly energy consumption 数据集

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本数据集包含详细的小时级别能源消耗记录，旨在为研究人员和工程师提供一个评估和优化能耗预测模型的有效平台。 PJM_Load_hourly.csv NI_hourly.csv pjm_hourly_est.csv PJMW_hourly.csv COMED_hourly.csv DEOK_hourly.csv DAYTON_hourly.csv DUQ_hourly.csv EKPC_hourly.csv FE_hourly.csv PJME_hourly.csv AEP_hourly.csv DOM_hourly.csv

用户电力消耗数据data.rar

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用户电力消耗数据data.rar包含了不同用户在特定时间范围内的详细用电记录，适用于能源管理、消费模式分析和节能策略制定等研究。本次Python数据分析与应用的大作业要求对用户用电量数据进行处理。该任务基于《作业3（大作业）...》中的练习题和相关数据集完成。

能源消耗预测的数据集：基于机器学习的预测模型

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本数据集专注于能源消耗预测，通过收集和分析大量能耗记录，运用机器学习算法构建高效准确的预测模型。该数据集基于广泛的时间序列收集构建而成，涵盖了多个国家和地区电力、天然气以及可再生能源的消耗情况。其来源包括政府能源报告、国际能源机构（IEA）统计数据及各大能源公司的年度报告等。通过严格的筛选与校验流程确保了数据的准确性和一致性。全面性：该数据集包含了从1990年至今全球范围内超过150个国家和地区的能源消耗情况，不仅提供了各类能源的具体使用量，还包括了能源消费结构的变化、季节性的波动以及其与经济指标的关系分析。多维度：支持按地区、能源类型及时间周期进行细致的查询和分析，大大增强了它在制定能源政策及市场预测中的应用价值。实用性：由于详细的数据记录和多维特性，该数据集非常适合用于开发并训练能源消耗预测模型。这有助于研究人员与从业者更好地理解能源使用模式，并据此提出更有效的管理策略。此外，数据集中还包含了多种变量以反映能源消费情况，包括不同种类的能耗量、时间戳（用以标记具体耗能时刻）、天气因素如温度和湿度等对能源需求的影响以及其它相关特征。这些丰富的信息为深入的数据分析及建立准确预测模型提供了坚实的基础。

CIT_LSTM_时间序列：应用于电力负荷预测的LSTM模型

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本研究采用CIT_LSTM模型进行电力负荷预测，结合特征选择技术提升长短期记忆网络性能，旨在提高预测准确度和效率。 CIT_LSTM_TimeSeries 是一种用于电力负荷预测的LSTM模型，该模型采用特征选择和遗传算法优化方法进行训练，并与传统机器学习方法进行了比较研究。这项工作由 Salah Bouktif、Ali Fiaz、Ali Ouni 和 M. Adel Serhani 完成。

利用LSTM编码器-解码器模型、Transformer序列预测模型及BeLSTM模型预测电力变压器油温

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本研究采用LSTM编码器-解码器、Transformer和BeLSTM三种深度学习模型，旨在精确预测电力变压器油温变化趋势，提升设备运维效率与安全性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时经常会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这使得它们难以有效地捕捉长期依赖性。为了解决这些问题，LSTM通过引入门控机制和记忆单元来改进。以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个传送带一样在整个序列中运行，并且可以轻松地保持其上信息的稳定状态。 - 输入门：输入门决定了哪些新的数据将被添加到记忆单元里。这个决策基于当前时刻的数据和前一时刻隐藏层的状态来做出。 - 遗忘门：遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些旧的信息，同样依据的是当前时刻的数据与上一个时间点的隐藏状态来进行判断。 - 输出门：输出门控制着哪部分信息会被传递到下一个时间步的隐藏状态中。这个过程也是基于当前输入和先前的状态来完成。 LSTM的工作流程可以概括为以下几个步骤： 1. 利用遗忘门确定哪些记忆单元中的旧数据需要被清除； 2. 通过输入门决定哪个新的信息将加入到记忆单元里； 3. 更新记忆单元内部的数据状态； 4. 使用输出门选择性地从内存中提取相关信息并传递给下一个时间步的隐藏层。由于LSTM能够处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务上表现出色，例如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等。

基于最优加权组合模型的煤炭消耗预测分析

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本研究提出了一种基于最优加权组合模型的方法，用于准确预测煤炭消耗量。通过整合多种影响因素和历史数据，该模型能够有效提高预测精度，并为能源政策制定提供科学依据。为了研究最优的煤炭消费预测模型，并为我国能源结构优化提供依据，本段落基于差分自回归移动平均（ARIMA）、灰色预测（GM）和人工神经网络（ANN）三种方法构建了8个组合预测模型来对中国的煤炭消耗量进行分析。通过使用评价指标R、MAE、MAPE以及RMSE等参数比较不同模型的准确性后，筛选出最优组合模型，并对其未来十年内中国煤炭消费趋势进行了预测。研究结果表明： 1. 最优加权组合模型的各项误差参数如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和平均相对误差都较小，其预测效果明显优于单一方法或简单结合的预测模型。 2. 研究构建了一个最优煤炭消费预测加权组合模型ARIMA-GM-ANN，其中各组成部分权重分别为0.73、0.09以及0.18。 3. 根据研究结果，中国的煤炭消耗量增长趋势可以分为“缓慢上升期”、“急速增长期”、“下降期”和“平稳期”。2013年是中国的煤炭消费峰值，约为43.14亿吨。自2020年起，预计中国每年的煤炭消耗量将稳定在约35.5亿吨左右。