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  1. 电网规划中负荷预测的方法

  2. ：介绍了趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等电力负荷预测的方法，并以预测珠海市全社会年用电量为实例，在适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面对这几种预测方法进行了分析、比较。得出结论：回归分析法、趋势分析法适用于大样本，且过去、现在和未来发展模式均一致的预测，灰色模型法适用于贫信息条件下的预测；灰色系统理论采用生成数序列建模，回归分析法、趋势分析法采用原始数据建模，指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值的；回归分析法和趋势分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-19
    • 文件大小：288768
    • 提供者：y1987623y

  1. 电网规划中信息管理设计 ——负荷预测及编程

  2. 电网规划中信息管理设计——负荷预测及编程

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2012-05-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：hulei_accp

  1. 西北电网短期负荷预测软件系统的设计与实现

  2. 西北电网短期负荷预测软件系统的设计与实现

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2012-05-23
    • 文件大小：334848
    • 提供者：hulei_accp

  1. 微电网负荷预测matlab源代码

  2. 针对微电网超短期负荷预测，选取每隔15min一天共96点的负荷数据，对未来微电网负荷进行超短期负荷预测。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-28
    • 文件大小：21504
    • 提供者：ztlxd2014

  1. 公共楼宇空调负荷群参与调度

  2. 随着发展中国家空调（AC）负荷的逐渐广泛使用，近十年来城市电网负荷迅速增加。特别是在中国，交通负荷占许多城市最大负载的30％以上在夏天本文提出了一种由公共建筑的酷存中央AC（CSCAC）系统和非CSCAC（NCSCAC）系统构建虚拟峰值单元（VPU）的方案，用于日前的电力网络调度（DAPND）。考虑到不同气象参数的积累效应，首先讨论了公共建筑中心AC（CAC）基线负荷的短期负荷预测方法。然后，建立了公共建筑CAC负载的二阶等效热参数模型。此外，分别介绍了公共建筑CSCAC系统和公共建筑NCSC

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qimendunjia_312

  1. 基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究

  2. 基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究，有需要的自行下载

  3. 所属分类：微服务

    • 发布日期：2018-07-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qq_41934955

  1. 基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型仿真

  2. 针对智能电网降损效果动态估计结果误差较大的问题 。 提出基于大数据分析的智能电网降损效果估计模型， 其采用 Map/Reduce 模型处理智能电网中的大数据 ， 依 据 大 数 据 统 计 和 分 析 结 果 ， 将 智 能 电 网 划 分 成不同的子网， 采用不同负荷预测模型预测各子网负荷。 融合子网的预测结果修正总体智能电网的负荷预测值。 将负荷预测值输入智能电网降损概率评估模型 ， 实现单一因素和组合因素约束下的 智 能 电 网 降 损 分 析 ，对智能电网降损效果进行动态评估。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-10-20
    • 文件大小：491520
    • 提供者：zhuzhuxia1225

  1. 电网负荷预测论文集9篇

  2. 该资源包含电力系统的负荷预测论文，一共包含9篇论文，喜欢的可以下载看看

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2018-09-08
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：judongbin123

  1. 文献综述-潍坊地区基于深度学习神经网络的配电网负荷预测研究

  2. 由于国内外在短期负荷预测方面研究的侧重点不同，通常可划分为定量预测技术和定性的预测两种，利用定性预测技术得出的预测结果是一个具有方向性的结论，而定量的预测技术主要是通过分析负荷和影响因素之间关系，建立负荷的预测模型。其中，定量预测方法分为经典方法、传统方法和智能方法。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-05
    • 文件大小：54272
    • 提供者：wangyt13

  1. 智能电网环境下的自适互动智能负荷预测研究.pdf

  2. 智能电网环境下的自适互动智能负荷预测研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38743737

  1. 地区电网实时无功优化的研究

  2. 地区电网实时无功优化的研究，路小军，，无功优化是电力系统运行操作中的一个重要问题，为了使地区电网更好的实时调度无功，在实时调度中引入由超短期负荷预测得到的负荷

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38654589

  1. 邳州地区电力负荷预测

  2. 邳州地区电力负荷预测，程镇宝，唐佚，在电力市场逐步形成的形势下，电力负荷预测在电力系统规划和电网运行方面发挥着越来越重要的作用，其方法的研究也显得越来越重要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：226304
    • 提供者：weixin_38545923

  1. 基于CBRFNN的中压配电网短期节点负荷预测

  2. 基于CBRFNN的中压配电网短期节点负荷预测，余贻鑫，吴建中，中压配电网短期节点负荷预测（DSBLF）属于信息不完备、不精确类问题，这类问题很难用传统方法解决。本文根据认知科学理论，在并行�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：798720
    • 提供者：weixin_38672815

  1. 基于云计算的电网负荷预测

  2. 负荷预测是电网管理的重要组成部分。准确及时的负荷预测对于制定经济合理的配电方案,提高电网运行的安全性和经济性,提高电能质量具有重要意义。为此,提出了一种基于人工鱼群和基因表达式编程的电力负荷预测函数挖掘算法。在此基础上,还提出了基于云计算的分布式负荷预测模型挖掘来解决大规模电力负荷预测问题。为了更好地提高模型的预测精度,在分布式负荷预测模型中引入了误差最小化交叉。实验结果表明,提出的算法在平均时间消耗、平均收敛数、预测精度以及并行计算性能方面具有优势。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38617335

  1. 一种多源异构配电网实时调度优化模型的研究

  2. 针对多源异构配电网的实时调度不能积极消纳分布式电源的问题,在日前调度模型的基础上提出一种基于实时调度优化模型,该模型在负荷预测的前提下充分利用分布式电源和储能设备的供电能力,降低了在用电高峰期对主网供电的依赖,并采用基于帝国竞争算法对优化模型进行求解。经过仿真试验验证,基于该模型的实时调度能够高效利用分布式电源和储能设备的供电能力降低主网用电峰值,使得配电网的运行成本降低2.59%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38696836

  1. 应用最小二乘支持向量机进行短期负荷预测的研究与实现

  2. 应用最小二乘支持向量机进行短期负荷预测,为了体现离负荷预测点越远对负荷预测精度的影响越不明显,即"近大远小"的原则.对训练样本横向及纵向引入隶属度,并用留一法优化模型参数,实现参数的自适应选择,从而提高预测的精度.利用某区域电网最新的负荷数据进行仿真预测,并与不加权及其它的方法相比较.结果表明,所提出的方法与传统方法相比提高了预测的精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38583278

  1. 电力负荷预测的投影寻踪回归模型

  2. 电力负荷预测是电力规划、生产和运行的重要基础,将投影寻踪回归模型应用于电力负荷预测中,避免了确定性模型在预测不同类型负荷数据时精度差异较大的缺陷。最后,以电网实际负荷数据验证了投影寻踪回归模型的适用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-05
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_38638688

  1. 基于多层聚类和改进BP神经网络的短期负荷预测_赵云.pdf

  2. 随着电网规模的扩大，数据量的急剧增加，漏采、误采等不良数据及数据冗余会对短期负荷预测产生负面影 响，造成预测准确度下降，预算结果无法正常使用. 针对这些现象，提出一种基于多层聚类和改进BP 神经网络的负 荷预测模型. 该模型基于多层聚类对原始数据进行预处理，选取形成与待预测数据相似的样本数据集，建立基于改 进BP 神经网络的预测模型. 多层聚类模型减小了输入改进BP 神经网络的数据量，避免了不良数据对预测模型造 成的影响，预测模型更贴近待预测数据特点；改进BP 神经网络避免了在训练过程中陷入局部

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：SparkQiang

  1. SVM与Fourier算法在电网短期负荷预测中的应用

  2. 本文将Fourier(傅立叶)算法与SVM(支持向量机)共同引入电网短期负荷预测。对于波动性较大的负荷，Fourier算法用于滤除高次谐波分量。SVM用于对滤除了高次分量的数据进行统计学习，它首先筛选与预测点相关的的历史数据构成训练样本，再将预测的平滑性和误差损失函数相结合构成问题的目标函数进行求解。编制了相应的软件，对某实际电网进行了短期负荷预测，取得了理想的结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：215040
    • 提供者：weixin_38606076

  1. 基于模糊信息粒化支撑向量机的电网负荷预测

  2. 针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题，本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期负荷预测的基本算法，结合了模糊信息粒化模型，通过三角型隶属函数对选定时间窗口的历史数据进行粒化，得到该时间窗口内数据变化的最小、平均和最大值，进一步结合支撑向量机进行训练与预测，实现了电网负荷的点预测和区间预测。以西安地区日负荷历史数据为例进行了算例分析，结果表明：本文提出的方法在进行点预测时精度高，平均误差为2.24%；能够对一定时间范围内的负荷变化情况和变化趋势进行预测，负

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38633967
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