湿负荷

2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git

这款应用程序利用消费者负载模型生成办公楼的综合电力负荷配置文件。用户可以根据需要调整模型参数，并在不同的时间分辨率和周期下生成数据。

基于场景划分，对风光出力数据分析不同场景下的耦合特性，研究其减小波动性、提高跟踪负荷度及预测精度等特性，提出耦合度和跟踪负荷度计算方法。

电力负荷预测模式的研究显示，数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中，中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。

短期电力负荷预测精度对电网企业的运营管理和调度管理至关重要。 针对电力负荷受多种非线性因素影响, 难以获得高精度预测结果的问题, 提出一种基于聚类分析的短期负荷智能预测方法。 该方法首先利用k-means聚类技术对训练集气象数据进行聚类分析, 提取相似日及其相关历史数据, 然后构建支持向量机模型进行短期电力负荷预测。 算例结果表明, 该方法预测结果平均相对误差为0.88%, 优于同结构支持向量机预测 (1.66%) 和ARMA预测 (3.81%)。

电力负荷预测综述####一、绪论##### 1.1电力负荷预测研究意义电力负荷预测对电力系统规划和运营管理至关重要。它通过预测未来电力需求，为发电、输电和电能分配决策提供依据。精确的负荷预测可提高系统效率，确保电网稳定性和可靠性，优化资源利用，降低能源浪费和发电成本。此外，良好的预测也有助于推动电力系统的可持续发展，促进国民经济整体进步。 ##### 1.2国内外研究现状电力负荷预测在国内外历史悠久且不断取得新进展。国外已应用许多先进方法，而中国近年来也有显著进步，形成较为完整的预测体系。随着信息技术的快速发展，如人工智能、大数据分析等新技术的应用，电力负荷预测面临更多发展机遇。研究者正致力于开发高效、准确的模型，提升预测精度，更好地服务实际应用。 ####二、电力负荷预测##### 2.1研究背景近年来，全球经济复苏，国际经济形势向好，为中国电力行业带来机遇。尤其在高峰期，准确预测电力负荷至关重要，以平衡供需关系、确保电力系统安全稳定运行。 ##### 2.2负荷构成及特点电力负荷包括工业、商业、居民等多种类型，具有随机性、周期性和不确定性等特点。 ##### 2.3一般步骤电力负荷预测通常包括数据收集、预处理、特征提取和模型选择与训练等步骤。

为了预测膨胀土在渗透作用下的湿化变形时间效应，本研究设计了一系列带有特定初始含水率和干密度的标准环刀试样，进行了一维吸水膨胀试验，并分析了试样的膨胀变形随时间的演变规律。结合室内试验、数据统计分析及有限单元法，理论计算出膨胀土的吸水膨胀率随时间变化的关系。室内无荷载膨胀试验结果显示了隆起量随时间的变化规律；将滤纸法得到的土-水特征曲线引入有限元分析软件，获得了试样体积含水率随时间变化的模拟结果。最终，结合试验数据与数值模拟，得出了土体隆起变形随时间变化的理论预测曲线。研究表明，提出的半经验方法与实测数据吻合良好，验证了其在膨胀土一维隆起预测中的准确性及应用前景。

该方法应用于负荷数据曲线分析，能够对输入的曲线数据进行聚类分析，并输出分类结果和可视化图表。其主要过程包括数据均一化、曲线平滑、特殊值处理、利用DB值评价聚类结果以及自动选择最佳聚类数等，能够有效地处理曲线数据并实现精准分类。

本存储库包含了研究文章“使用动态半参数因子模型进行的收益曲线建模与预测”中使用的MATLAB代码，作者为HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），发表于CRC 649讨论文件，2012-48期。该研究利用动态半参数因子模型（DSFM）分析了欧元引入后的欧洲主权债务危机期间希腊、意大利、葡萄牙和西班牙四个南欧国家的月利率。与动态Nelson-Siegel模型相比，研究发现DSFM技术能更好地捕捉每个债券市场收益率曲线的结构，尤其是斜率方面的变化。面板数据分析显示，需要三个非参数因子来解释95%的收益率变动，估计的因子负荷表现出较高的持久性。

该研究提出了一个两区域负荷频率控制系统，其中传统的PI控制器已被ANN控制器取代。仿真结果表明，与PI控制器相比，ANN控制器具有更好的性能。模型简单，分别代表调速汽轮发电机和电力系统。