Tag Archives: 电力负荷

Python电力负荷预测：ARIMA、LSTM神经网络时间序列分析

By tecdat4月 4, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 电气工程及自动化, 计算机科学与技术arima, LSTM, 时间序列, 电力, 电力负荷, 神经网络, 负荷

电力系统源源不断向各用户提供持续稳定的电能，本文通过对数据的提取。

python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费

By tecdat9月 29, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术python, svr, 支持向量机, 用电量, 电力负荷, 预测

本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量。

R语言分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测

By tecdat12月 15, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 机械工程及自动化, 电气工程及自动化, 计算机科学与技术GAM, R语言, SARIMA, SARIMAX, 分位数回归, 回归, 指数平滑, 时间序列, 样条曲线, 电力负荷, 预测

电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。

R语言用多项式回归和ARIMA模型预测电力负荷时间序列数据

By tecdat11月 27, 2020大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术arima, R语言, 多项式回归, 数据, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测

根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。

【视频】在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

By tecdat11月 26, 20191 comment大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术GAM, R语言, 广义加法模型, 广义相加模型, 时间序列, 电力负荷, 电力负荷预测

在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。我们在一天中有48个测量值，在一周中有7天，因此这将是我们用来对响应变量进行建模的自变量–电力负荷。

Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力负荷数据

By tecdat9月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LSTM, python, 时间序列, 电力消耗, 电力负荷, 电力负荷预测, 长短期记忆模型, 预测

LSTM（或长期短期存储器网络）允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

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