基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法.pdf

美国某大学240节点的负荷数据，包含2017年全年，分辨率为1h，压缩包中包含详细的系统介绍，可用于负荷预测，需求侧响应等。

基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测.pdf

负荷预测：使用MATLAB（ANN）进行负荷预测

某地2012年到2015年的负荷数据，共106177条数据，采样频率15分钟1次。以及每日最高温度、最低温度、平均温度、相对湿度、降雨量等数据。已经整合在一起。可以直接拿来做负荷预测。

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为了有效提高天然气短期负荷预测的准确度，提出了一种集成果蝇优化算法和SVM (Support Vector Machine)的混合优化策略FOA-SVM。首先，采用K-近邻算法对燃气负荷样本中离群数据进行查找定位，并用特征曲线法对离群数据进行修正。其次，综合考虑节假日、日期类型以及天气等影响因素，建立了基于SVM 的天然气日负荷预测模型，并采用果蝇优化算法优化SVM 的模型参数。最后，采用宁夏平罗县居民燃气日负荷数据和多种通用的定量误差评价方法，对建立的预测模型的可行性和有效性进行了验证。仿真结果表明，基于果蝇优化算法和SVM 的组合优化方法相对于人工神经网络和单纯SVM 方法，具有更好的预测精度。

行业分类-作业装置-一种区域集中末端负荷预测方法.zip

该资料用RNN，LSTM，GRU神经网络三个算法分别对电力负荷进行预测，数据集是某地一年的电力负荷数据集，采样时间为每15分钟采样一次，每日一共有96个采样点。

东南大学短学期matlab大作业——考虑气象信息的负荷预测，运用主成分分析法，回归等