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电力负荷预测数据集
基于云模型的电力负荷预测
提出了一种基于云模型的电力负荷预测模型.利用云模型中的云发生器,分别将有限的国民生产总值和工业生产总值的增长率和增长变化率样本数据空间扩充为更具随机性和普遍性的扩展样本数据.以国民生产总值为例,建立国民生产总值与电力负荷之间的规则推理,构造云规则推理器.利用云规则推理器获得电力负荷预测增长率,将国民生产总值和工业生产总值获得的电力负荷预测增长率进行加权平均,并换算得到最终的电力负荷预测值,获得的预测结果精度高.
住宅电力负荷预测外文翻译
住宅电力负荷预测 Patrick Day, Michael Fabian, Don Noble, George Ruwisch, Ryan Spencer, Jeff Stevenson, Rajesh Thoppay Georgia Institute of Technology,North Avenue, Atlanta, GA 30332, USA 摘要：智能电网技术的采用很大程度上驱动了预付电力计量市场的进步。先进 的智能电表促进了智能预付费电表的预付费系统的部署。 一个成功的计划取决于 能够准确为每个终端用户预测每天的能量消耗。 这种预测的方法称为住宅电力负 荷预测 (RPLF)。本文描述了为推荐项目发起人开发一个的负荷预测模 型 ,SmartGridCIS 的系统工程 (SE)流程和工具。基本概念是 ,电力付费采用类似 于“预付电话费”的方式。建模技术探讨分析的替代方案 (