电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

研制了一套适用于企业配电网低压大电流负荷的谐波与无功补偿装备，即HAPF-IVC综合补偿装置。采用高压与低压相结合的谐波治理方式，在变压器10 kV高压侧采用较小容量的高压注入式混合型有源电力滤波系统（HAPF），同时在380 V低压侧投运一组智能型无功补偿装置（IVC）与无源滤波器相配合以实现无功的动态补偿，达到了谐波治理和无功补偿相结合的效果，解决了大电流情况下HAPF容量限制的瓶颈。实验结果表明输入电流畸变率由补偿前的31.1 % 降低到3.9 %，功率因数由补偿前的0.7提高到0.95。

暖通负荷计算

1. 数据预处理 2 2. 模型搭建 4 3. 训练与验证 5 4. 结果分析 8 5. 总结 10 1. 数据预处理 2. 模型搭建 3. 训练与验证 4.

希腊电力负荷预测IPTO 此存储库包含我研究生论文的代码，该论文涉及短期负荷预测，使用希腊独立电力公司提供的每日负荷数据集，在R，RStudio，R-markdown和R-Shiny中开发了预测希腊每小时的电力负荷需求传输运营商（IPTO）-（希腊的AΔΜHΕ） 可以在亚里斯多德大学的论文库中找到我的论文的文档： : ln= ，请原谅我文档中的错误，如果发现任何错误，请通知我 ：） 库-依赖关系 数据预处理库 xlsx软件包：install.packages（'xlsx'） JSONLite ：install.packages（“ jsonlite”） lubridate ：install.packages（'lubridate'） 标题：install.packages（“标题”） 功能选择，库：install.package（“ Boruta”） 机器学习图书馆 SV

13-15能源消耗数据集、Tianchi数据集、第九届电工数学建模竞赛等

** 更新：网络研讨会录音可从以下网址获得： http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html 此示例演示如何使用 MATLAB:registered: 构建短期电力负荷（和价格）预测系统。 校准两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树），以在给定温度预测、假期信息和历史负载的情况下预测每小时的日前负载。 这些模型在 2004 年至 2007 年 NEPOOL 地区（由 ISO 新英格兰提供）的每小时数据上进行训练，并在 2008 年的样本外数据上进行测试。 该应用程序包括一个（可选）Excel 前端，使用户能够通过 MATLAB 可部署的 DLL 调用经过训练的负载预测模型。 标题为“负荷和价格预测案例研究简介”的文档将指导您完成分析的不同组成部分。 如果您没有所有

Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型参考源码。 说明：用MATLAB实现。

基于需求侧响应参与电力系统调频的问题，提出一种电热水器负荷参与调频的系统设计。该系统分为两个部分，控制部分是依据调节电热水器的设定温度可改变其功率消耗的原理，利用状态序列法对电热水器聚合体参与调频进行控制；激励部分是结合传统的激励性补偿，利用用户参与度以及实响应与虚响应设计了电热水器的用户柔性补偿方案。仿真结果验证了所提的电热水器负荷参与电力系统调频系统设计的有效性。

在路灯照明启动后，负荷电流可视为稳定不变的。在计算道路照明的负荷时，通常可从容量法和电流法两种中任选一种。