负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。

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

低温送风负荷计算软件

空调负荷估算表自动计算

基于MATLAB工具箱的机组负荷分配的建模与优化，很实用的一篇期刊论文。

基于RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

以matlab开发工具，将负荷参数和气象数据经过LSTM递归神经网络训练，预测了未来10天的符合参数，属于LSTM多步预测，最后与实际只进行了比较，得到了均方根和比较图

本次220KV枢纽变电站电气部分毕业设计主要内容包括负荷计算、主变压器的选择，电气主接线的设计，互感器的选择，隔离开关的选择以及熔断器的选择。 本设计共分为六章；第一章为基本资料的分析；第二章为电气主接线的设计；第三章为主变的选择和负荷的计算；第四章最大负荷电流及短路电流的计算结果；第五章为母线的选择与效验；第六章为主要电气设备的选择。

构建多目标配网重构模型，该模型充分考虑了风电出力、光伏发电以及负荷的不确定性，并且同时优化配网的3个重要评估指标：有功损耗、节点最小电压值、负荷均衡度。采用场景分析法处理不确定性因素，采用同步回代缩减法进行场景削减，讨论不同场景数对优化结果的影响，并利用多目标扰动生物地理学算法求解模型，利用模糊集理论确定最终重构方案。某69节点配网系统测试结果表明：所用算法能够快速找到多目标配网重构模型的决策解，具有较高的搜索效率，验证了在消纳分布式电源的情况下，通过网络重构能够明显改善网络的各项指标。

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。