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第九届电工杯数模竞赛A题：电力系统的短期负荷预测.pdf

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简介：
本论文探讨了在第九届“电工杯”数学建模竞赛中提出的A题，即电力系统短期负荷预测问题。通过分析历史用电数据和气象因素的影响，提出了基于机器学习的方法来优化预测模型，旨在提高预测精度，为电力系统的运行与管理提供科学依据。 第九届电工杯数模大赛A题涉及电力系统短期负荷预测的问题。

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  • 第九届电工杯数模竞赛A题：电力系统的短期负荷预测.pdf
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    本论文探讨了在第九届“电工杯”数学建模竞赛中提出的A题，即电力系统短期负荷预测问题。通过分析历史用电数据和气象因素的影响，提出了基于机器学习的方法来优化预测模型，旨在提高预测精度，为电力系统的运行与管理提供科学依据。 第九届电工杯数模大赛A题涉及电力系统短期负荷预测的问题。
     
  • 2016电工杯数学建模竞赛A题：短期负荷预测
    优质
    2016电工杯数学建模竞赛A题聚焦于电力系统中的短期负荷预测问题。参赛者需运用数学模型和算法，分析历史数据，准确预测未来短期内的用电需求，以优化资源配置与管理效率。 2016年电工杯数学建模竞赛A题涉及电力系统短期负荷预测问题，并提供了完整的题目及附件数据。
     
  • 2016电工杯A题国家二等奖：电力系统的短期负荷预测
    优质
    本作品为2016年“电工杯”竞赛中荣获国家二等奖的作品，专注于基于历史数据和多种算法模型的电力系统短期负荷预测研究。 2016电工杯A题国家二等奖：电力系统短期负荷预测
     
  • 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。
     
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷预测完整代码
    优质
    本作品为第十届泰迪杯竞赛B题解决方案，专注于电力系统负荷预测。通过分析历史用电数据，运用多种机器学习算法进行建模，并提供完整的Python代码实现。旨在提高电网运行效率和稳定性。 原创代码 B题全套代码直接运行即可。本次赛题为长序列时间序列预测任务，该Baseline对数据进行了处理与特征提取，基于5折LightGBM全流程运行时间一般在2分钟内。本次代码首先对数据进行可视化，其次对数据进行特征工程，最后通过机器学习catboost、xgboost、lightgbm进行预测，并包括了神经网络LSTM以及时序prophet模型和ARIMA的实现。文中涵盖了数据清洗、特征工程、模型预测及后期优化策略等内容，且提供了完整的可视化展示。 针对问题二，代码实现了时间突变检测与MK检验、Pettit检验等全套统计方法，并应用3σ准则进行了异常值处理。
     
  • 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。
     
  • EUNIT电力负荷预测竞赛全套数据
    优质
    EUNIT电力负荷预测竞赛全套数据包含了比赛所需的全部资料和历史记录，旨在促进能源行业的数据分析与创新。 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛提供的负荷预测样本数据包含了1997年和1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，并要求根据这些信息来预测1999年1月份的负荷情况。此外，还提供了这两年内每年的节假日数据以及每天的天气状况作为参考。