电力负荷

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。

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。

日负荷预测精度的提升关键在于数据预处理，提出了基于联合数据挖掘技术的电力负荷优选组合预测方法。利用多种挖掘技术寻找具有高度相似气象特征的历史日负荷数据序列，进而构建优选组合预测模型，强化规律性并减少干扰。

MATLAB示范了如何建立电力负荷与价格的短期预测系统，校准神经网络和袋装回归树模型，考虑温度、假期和历史数据。这些模型在NEPOOL地区2004-2007年的每小时数据训练，2008年的外部样本数据进行验证。附带Excel前端，通过MATLAB可部署的DLL调用预测模型。详细内容和网络研讨会录音，请访问：http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html

Matlab应用：电力负荷与价格预测网络研讨会案例分析。演示文稿和Matlab®代码，展示系统负荷和价格预测的实际案例研究。

MATLAB神经网络案例分析Elman神经网络在数据预测中的应用，专注于电力负荷预测模型的研究。

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

针对传统BP神经网络训练速度慢、易陷入局部极小值等问题，该研究提出了一种基于主成分分析 (PCA) 和遗传算法 (GA) 的优化遗传神经网络模型。通过PCA提取负荷数据的主要特征，降低模型输入维度，并利用GA优化BP神经网络的结构参数，克服其局部收敛问题。实验结果表明，该方法有效提高了电力系统短期负荷预测的精度。