非侵入式负荷分解NILM的实用安装包NILMTK，包括nilmtk-contrib、nilmtk和nilm_metadata。python实用安装包，帮助处理负荷分解数据。

紧急减负荷控制是应对特高压直流闭锁故障后输电断面潮流越限的重要技术措施。提出一种基于综合贡献度指标的紧急减负荷控制多目标优化方法，考虑可中断负荷对负荷切除总量、用户切除总数这2个目标函数的不同贡献程度，通过并行计算形成分布均匀的Pareto解。考虑发电机的二次调频能力计算负荷切除后的系统潮流，采用交流潮流校核对输电断面的功率越限量进行修正，求解满足计算精度要求并能够完全消除功率越限量的负荷控制方案。

库卡工业机器人KUKA高负荷机器人综合目录(80-270 300-1300kg).pdf，这是一份不错的文件

附件1、大客户电力负荷管理系统技术规范（第二版）

负荷预测数学代码结构性GARCH代码 该MATLAB软件包用于从Engle和Siriwardane论文中估算结构GJR-GARCH（SGJR）模型。 运行代码 将此存储库克隆到您的MATLAB工作目录中： cd /home/user/projects/project/using/SGJR/ git clone [repository URI] ./sgjr # creates an 'sgjr' directory in your working directory 然后，在您的MATLAB代码中，将SGJR目录添加到您的路径中，并使用sgjr.对其进行sgjr. 字首。 addpath(fullfile(pwd, ' sgjr ' )); load(fullfile(pwd, ' sgjr ' , ' testData.mat ' )); AIG_cell = struct2cell(AIG); result = sgjr(AIG_cell{:}, zerocurve); 调用sgjr函数将返回一个包含以下内容的SGJR结果对象： parameters-参数向量的形式，结构为-OAR

优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。

http://redd.csail.mit.edu/ 负荷辨识领域的某个公开数据集的下载账号和密码。REDD数据集，官网的。

电力负荷预测数据集（2018.1-2020.12，间隔15min，10w多条，含温度、风速等天气因素特征）.zip

前 言 1996 年原电力工业部颁发了《电力负荷控制系统数据传输规约（试行）–1996》（以下简称“96 版规约”），经过八年多的实际运用，为电力负荷管理系统的建设、运行和发展奠定了良好的基础，同时， 随着大量应用系统的不断完善和发展，96 版规约本身也在这些实际系统的应用中得到了不同程度的丰 富和扩展。电力负荷管理系统已成为电力需求侧管理、电力营销与客户服务工作的重要组成部分，为适 应系统发展的需求变化，保证系统建设具有良好的规范性、兼容性、开放性和扩展性，有必要对96 版 规约进行修订。 本次规约修订是在96 版规约的基础上，依据《电力负荷管理系统功能规范》和《电力负荷管理系 统通用技术条件》的要求，并结合目前实际、今后技术和应用发展的需求。修订过程中多次召集科研、 用户和生产单位中的有丰富实践经验的专家参与讨论，广泛征求意见。 本规约遵从GB/T18657（等同IEC60870-5）推荐的传输规约模式，采用三层增强型结构，适用于 平衡式和非平衡式等通信网络。 本规约的附录A、附录B、附录C、附录D 均为规约的附录。 本规约由国家电网公司生产运营部归口和解释。

可用于电价预测和负荷预测，时间间隔为半小时，包括从2006年1月1日到2011年1月1日的数