针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特性,为提高短期电力负荷预测的精度,提出一种基于EMD-DA-LSSVM的短期用电负荷预测模型。首先,采用EMD分解短期电力负荷数据,获得互不耦合的IMF分量;其次,针对各IMF分量建立最优参数下的EMD-DA-LSSVM短期电力负荷预测模型,重构得到预测值。通过算法验证分析,与LSSVM、DA-LSSVM和EMD-LSSVM相比,EMD-DA-LSSVM模型具有更高的预测精度,短期电力负荷预测精度高达2.203%。
2022-07-15 15:48:07 584KB 电力负荷
1
人工智人-家居设计-多气象因素智能处理的区域电网母线负荷预测研究.pdf
2022-07-07 16:03:24 19.53MB 人工智人-家居
A hierarchical load forecasting problem: backcasting and forecasting hourly loads (in kW) for a US utility with 20 zones. 一个分层的负荷预测问题:对具有20个区域的美国公用事业进行每小时负荷(以kW为单位)的反向广播和预测。 Benchmark.csv submission_template.csv Load_history.csv temperature_history.csv test.csv weights.csv
2022-07-05 08:57:15 2.7MB 数据集
1
WOA+BILSTM+注意力机制电力系统短期负荷预测 python tensorflow2.x运行环境 numpy pandas sklearn 包含负荷数据 bp神经网络 lstm bilstm WOA+bilstm+lstm+bp优化的预测结果图 以及各预测结果与真实值的对比图
2022-07-04 19:09:58 940KB 机器学习 python tensorflow
人工智人-家居设计-城市电网运行智能决策支持系统的图形平台和负荷预测.pdf
2022-07-04 16:03:42 1.95MB 人工智人-家居
人工智能-短期电力负荷预测的神经网络模型优化研究及应用.pdf
负荷预测数学代码使用NARnet进行时间序列预测 人工神经计算(EEE 511)-机器学习项目-2时间序列预测 团队-6钱迪尼(Chandini Radhakrishnan)1213321783钦迈布卢布(Chinmay Bolumbu)1213329869维涅什(Vignesh Namasivayam)1213341361 步骤:I.将预测值与测试数据进行比较:1.打开'Project2_Team6.m'Matlab文件。 2.在“命令窗口”中,键入:load('Proj2_Team6_Predicted.mat'),然后按Enter。 此步骤将最终的预测值加载到名称为“ predictdata”的工作空间中。 3.现在,通过在命令窗口中键入,将测试数据加载到工作区中:testdata = xlsread('filename.xlsx')。 4.您可以在工作区中可用的加载的测试数据(testdata)和我们的预测值(predictdata)之间进行比较和评估。 二。 要训​​练模型(275个数据点):1.打开'Project2_Team6.m'Matlab文件。 2.取消注释“对于模
2022-06-23 13:58:03 1.37MB 系统开源
1
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
2022-06-12 19:23:26 2.17MB 系统开源
1
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
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
2022-05-25 11:41:52 5.06MB 负荷预测
1