基于BP神经网络短期电力负荷预测研究，张超，吕玉琴，介于电力负荷预测在电力系统中的重要性，本文首先对电力负荷预测对电力系统的意义进行了描述，概述了电力负荷预测的基本原理和步

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该数据为美国各州一年的电力负荷数据，时间分辨率1h，包括住宅区和商业区，数据完整性较好，无缺失数据，python读取方法可尝试解压缩后，os.listdir函数，以及pd.read_csv

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电力负荷数据、欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据Load1998、第九届电工数学建模竞赛

澳大利亚电力负荷和电价数据，适合做电力负荷预测或者电价预测

文章在深度学习理论的基础上应用LSTM网络对电力负荷进行了预测，具有较高的应用价值。

通过智能电力负荷控制与监测系统可对智能配电设备的数字化信息进行采集和处理,实现配电站少人或无人值守,为制定电力系统规划设计和电力生产计划提供决策依据。本文着重给出了一种新型的电力负荷控制与监测系统的设计方法。该方法在性能可靠、高精度、低功耗、小体积的基础上,更能适应负荷管理、电能分析、电量集抄、多种控制方式、优化用电分析等功能需要,可满足电力负荷侧管理的各种应用需求。

智能电网中使用增强型极限学习机优化的短期电力负荷和价格预测 Short-Term Electric Load and Price Forecasting Using Enhanced Extreme Learning Machine Optimization in Smart Grids Aqdas Naz 关键词：智能电网; 预测; 负荷; 价格; CNN; LR; ELR; RELM; ERELM

QGDW 130-2005 电力负荷管理系统数据传输规约.pdf