电网负荷预测

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电网负荷预测

: 基于BP神经网络的电网负荷预测，基于长短期神经网络LSTM的电网负荷预测 基于MATLAB编程实现，分别用BP神经网络和lstm神经网络实现对电网负荷的预测，并对比精度，输出评价参数，输出对比效果图，代码精简，方便扩展到其他数据，代码可以直接运行，包含数据和完整的M文件
评级：5 浏览量：167 收藏量：4 资源大小：9.73MB 上传时间：2023-07-25

: 基于LSTM的欧洲电网负荷预测，基于长短期神经网络的电网负荷预测 基于MATLAB编程，用长短期神经网络LSTM进行电网负荷预测，电网负荷是一种时间序列的数据，用LSTM比一般神经网络更适合，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，...
评级：0 浏览量：64 收藏量：1 资源大小：15KB 上传时间：2023-08-07

: 基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究基于云计算的智能电网负荷预测平台架构研究，有需要的自行下载
评级：0 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：2.64MB 上传时间：2018-07-29

: 基于BP神经网络的城市电网负荷预测（代码完整，数据齐全）基于MATLAB编程，基于BP神经网络的城市电网负荷预测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用...
评级：5 浏览量：34 收藏量：1 资源大小：585KB 上传时间：2024-03-10

: 基于云计算的电网负荷预测 负荷预测是电网管理的重要组成部分。准确及时的负荷预测对于制定经济合理的配电方案,提高电网运行的安全性和经济性,提高电能质量具有重要意义。为此,提出了一种基于人工鱼群和基因表达式编程的电力负荷预测函数挖掘...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：357KB 上传时间：2020-05-28

: 微电网负荷预测matlab源代码针对微电网超短期负荷预测，选取每隔15min一天共96点的负荷数据，对未来微电网负荷进行超短期负荷预测。
评级：1 浏览量：1928 收藏量：31 资源大小：21KB 上传时间：2018-03-28

: 基于改进型BP神经网络的电网负荷预测.pdf 基于改进型BP神经网络的电网负荷预测 神经网络是机器学习和深度学习领域中的一种重要模型，它广泛应用于各种预测任务中，包括电网负荷预测。传统的电网负荷预测方法多基于线性算法，但是这些方法的预测精度无法满足...
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：215KB 上传时间：2021-09-26

: 基于模糊信息粒化支撑向量机的电网负荷预测 针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题，本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期负荷预测的基本算法，结合了模糊信息粒化模型，通过三角型隶属函数对选定时间窗口的...
评级：0 浏览量：405 收藏量：1 资源大小：1.38MB 上传时间：2021-01-26

: 基于BP人工神经网络的改进广义预测控制的电网负荷预测.pdf 基于BP人工神经网络的改进广义预测控制的电网负荷预测 本文提出了一种基于BP人工神经网络的改进广义预测控制的电网负荷预测新方法，该方法通过结合比例积分型广义预测控制和BP人工神经网络，形成组合模型，有效地...
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: 电网负荷预测论文集9篇该资源包含电力系统的负荷预测论文，一共包含9篇论文，喜欢的可以下载看看
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: 论文研究-基于双时间序列神经网络的短期电网负荷预测.pdf 短期电网负荷预测是电网安全运行和经济调度的基础。现有预测方法存在对节假日预测不准确,不利于系统化等问题。根据短期负荷周期性变化的特点,创造性地提出双时间序列神经网络模型。同时为了克服实际温度数据缺失问题...
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: 负荷预测数据集（38000多条数据，96节点，时间间隔15min，含温度、湿度、风速、降雨等特征）数据内容为38000多条符合数据，96节点，时间间隔15min，含温度、湿度、风速、降雨等特征
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: 邳州地区电力负荷预测 邳州地区电力负荷预测，程镇宝，唐佚，在电力市场逐步形成的形势下，电力负荷预测在电力系统规划和电网运行方面发挥着越来越重要的作用，其方法的研究也显得越来越重要
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: 电力负荷预测分析（代码+报告+中间数据） 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...
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: 基于改进机器学习算法的微电网短期负荷预测.pdf "基于改进机器学习算法的微...本文提出的基于改进机器学习算法的微电网短期负荷预测方法能够很好地解决微电网负荷预测问题，提高微电网的运行效率和经济效益。该方法具有广泛的应用前景，在电力系统中发挥着重要作用。
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