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  1. 基于EUNITE竞赛数据的中期电力负荷预测

  2. pdf文档，中文 来源：华北电力大学学报

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-08-18
    • 文件大小：194kb
    • 提供者：hbjmwei

  1. EUNIT电力负荷预测竞赛完整数据

  2. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据，里面包含了1997年、1998年斯洛伐克东部电力公司某电厂的真实负荷数据，要求预测1999年1月份的负荷数据。另外，给出了1997、1998年每年的节假日数据和每天的天气数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-06
    • 文件大小：2.61mb
    • 提供者：huan_chen

  1. 基于Spark和聚类分析的辨识电力系统不良数据新方法

  2. 随着电力系统智能化建设的不断深入和推进,电力系统数据呈现海量化、高维化的趋势。针对电力系统中的不良数据将导致电力系统状态估计结果的准确性降低,而传统聚类算法处理海量高维数据时单机计算资源不足,近年来较流行的Map Reduce框架不能有效处理频繁迭代计算等问题,提出一种基于Spark的并行K-means算法辨识不良数据的新方法。以某一节点电力负荷数据为研究对象,运用基于Spark的并行K-means聚类算法提取出日负荷特征曲线,分别对输电网状态估计中的不良数据进行检测和辨识。选用EUNITE提

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-06-22
    • 文件大小：552kb
    • 提供者：qq_28339273

  1. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据

  2. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-09-25
    • 文件大小：136kb
    • 提供者：qq_42696181

  1. ARIMA电力负荷预测（附EUNITE数据1997-1999）

  2. 基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验 ，代码+EUINITE比赛数据集1997-1999。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-10
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：oyuandongli1

  1. 欧洲智能技术网络(EUNITE)举办的电力负荷预测竞赛所提供的历史负荷数据

  2. 其中样本数据 Load1998， 主要记录了欧洲某地区 1998 年 1 月 1 日至 12 月 31 日每 30min一次的电力负荷数据。样本数据 Temperature1998 记录了该地区 1998 年 1 月 1日至 12 月 31 日每天的平均气温。样本数据 Holidays 记录了该地区 1997 年至 1999年的节假日。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-04
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：qq_41033163

  1. ARIMA电力负荷预测（附EUNITE数据1997-1999）

  2. 基于Matlab实现的ARIMA电力负荷预测实验 ，代码+EUINITE比赛数据集1997-1999。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-05
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：qq_26975307

  1. EUNITE.rar

  2. 数据集包含斯洛伐克东部电力公司1997-1998年每30分钟的负荷数据以及每天的温度、节假日类型等数据。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：748kb
    • 提供者：wurui_

  1. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据（1999）

  2. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2012-10-17
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：fwxj813604

  1. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据（1998年）

  2. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2012-10-17
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：fwxj813604

  1. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据(1997年）

  2. 欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2012-10-17
    • 文件大小：135kb
    • 提供者：fwxj813604

  1. 电力负荷数据.zip

  2. 电力负荷数据、欧洲智能技术网络(EUNITE)竞赛负荷预测样本数据Load1998、第九届电工数学建模竞赛

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：yzg233

  1. 不同样本数的混沌负荷序列短期预测性能分析

  2. 电力负荷受众多因素的共同作用表现为复杂不规则的混沌规律,须采取合适的方法才能获得准确的短期负荷预测值。考虑因训练样本数目的不同而产生迥异的预测效果,先以经典混沌时间序列为例,比较训练样本数目从10变化到2 000时的各预测方法性能。仿真结果表明,经典混沌方法对小数目训练样本效果明显,随着样本数目的增多,智能混沌方法的优势渐显,其中最小二乘支持向量机有优异的预测精度和运算速度,且较神经网络对样本数目的依赖性小。欧洲智能技术网络(EUNITE)预测结果表明,最小二乘支持向量机能灵敏捕获小样本混沌电力

  3. 所属分类：其它

  1. 基于多因素加法模型的中期电力负荷预测

  2. 提前准确预测所需电力负荷, 做好电力规划是电力部门保证电力供应稳定不可或缺的重要环节. 基于欧.洲智能网络(EUNITE)竞赛电力数据和北美电力数据, 提出一种多因素加法模型, 进行中期电力预测. 考虑到温.度、假期、星期等因素对电力负荷产生不同的影响, 拟合出这些因素与电力负荷之间的映射关系, 相加得到电力.负荷预测的函数. 还比较了业界常用的 7 种不同的算法模型, 使用 6 种不同指标对这些模型和多因素加法模型进.行评估, 实验结果发现, 在这 8 种不同算法模型中, 多因素加法模型有着更

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：683kb
    • 提供者：weixin_38723691

  1. 基于Spark和IPPSO_LSSVM的短期分布式电力负荷预测算法

  2. 为了提高电力负荷预测的精度，应对单机运算资源不足的挑战，提出一种改进并行化粒子群算法优化的最小二乘支持向量机短期负荷预测模型。通过引入Spark on YＡＲＮ内存计算平台，将改进并行粒子群优化（IPPSO）算法部署在平台上，对最小二乘支持向量机（ＬＳＳＶＭ）的不确定参数进行算法优化，利用优化后的参数进行负荷预测。通过引入并行化和分布式的思想，提高算法预测准确率和处理海量高维数据的能力。采用EUNITE提供的真实负荷数据，在8节点的云计算集群上进行实验和分析，结果表明所提分布式电力负荷预测算法精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：947kb
    • 提供者：weixin_38714637