冷负荷

只需更改BAT文件的内容，每天晚上执行BAT的信息。添加一个任务计划即可。此脚本只适合Windows下的Oracle数据库。

Oracle 冷备份与热备份的差异 物理备份 直接复制数据库文件，例如将磁盘上的数据文件拷贝到磁带。 逻辑备份 使用 SQL 命令提取数据库数据，并将数据存储为二进制文件。

Oracle的冷备份和热备份是数据库备份的重要方式。 冷备份 优点：- 简单易行，所有数据库文件可在关闭数据库时完整备份。- 数据一致性高，确保在备份时无任何数据修改。 缺点：- 需要停机，影响系统的可用性。 操作方法：1. 关闭数据库：使用命令 SHUTDOWN IMMEDIATE。2. 复制数据文件、控制文件和重做日志文件。3. 启动数据库：使用命令 STARTUP。 热备份 优点：- 不需要停机，可以在运行中的数据库上进行备份，减少对业务的影响。- 提供更高的可用性。 缺点：- 操作相对复杂，需要确保数据一致性。- 需要在归档模式下运行数据库。 操作方法：1. 确保数据库在归档模式下运行。2. 使用命令 ALTER DATABASE BEGIN BACKUP 开始备份。3. 复制数据文件。4. 使用命令 ALTER DATABASE END BACKUP 完成备份。 通过选择合适的备份方式，可以有效保障Oracle数据库的数据安全性。

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

Oracle 10g 冷备份与恢复指南 冷备份是指在数据库关闭的情况下进行的数据备份。此方法简单直接，适用于小型数据库或对数据丢失容忍度较高的场景。 冷备份步骤： 关闭数据库： 确保所有数据库进程都已停止。 复制数据文件： 将所有数据文件、控制文件和参数文件复制到安全的位置，例如外部硬盘或网络存储。 冷恢复步骤： 关闭数据库： 如果数据库正在运行，请先将其关闭。 替换文件： 将备份的数据文件、控制文件和参数文件替换当前文件。 启动数据库： 启动数据库，检查数据是否完整可用。 注意事项： 冷备份期间数据库不可用。 恢复过程可能需要较长时间。 确保备份文件存储在安全可靠的位置。

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。