充电负荷

2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git

这款应用程序利用消费者负载模型生成办公楼的综合电力负荷配置文件。用户可以根据需要调整模型参数，并在不同的时间分辨率和周期下生成数据。

Rodney Tan (PhD)开发的锂电池充电器模块1.00版（2019年8月）包含两个阶段的锂离子电池充电过程。该充电器首先以恒定电流（CC）模式接收充电电流（A），当电池达到设定的恒定电压时，转换至饱和充电（CV）恒定电压模式。

全年 365 条用电负荷曲线的 K-means 聚类，k_means111.m 这份代码写得还挺清爽的，尤其适合用来做电力数据类的聚类探索。你直接扔一堆负荷曲线进去，它就能帮你分成几个典型日——比如工作日、周末、节假日那种，挺实用的。 代码逻辑比较直白，基本上是先归一化，再跑一遍 K-means 算法。用的是 Matlab 的内置函数，像 kmeans() 这些都直接调，参数也写得比较清楚，新手看起来不会太吃力。 如果你之前没接触过类似的，可以先看看这篇基于 K-means 算法的负荷数据曲线聚类，讲得还蛮接地气。要是你偏好 Python，那推荐你翻下Python 实现 K-Means 聚类算

线性回归的热负荷计算，用 MATLAB 写起来其实蛮，适合做工程的朋友。用fitlm直接建模，数据扔进去就能跑出结果，斜率、截距都自动搞定。如果你遇到数据不是完全线性的，还能用poly2搞多项式回归，灵活得。整个流程清晰、代码也不复杂，适合上手或者做个小项目试水。

考虑电动汽车的日常行驶模式，建立充电和放电模型，并绘制出参与车辆在V2G系统中的总功率需求曲线。程序已附带数据，可直接运行。

基于场景划分，对风光出力数据分析不同场景下的耦合特性，研究其减小波动性、提高跟踪负荷度及预测精度等特性，提出耦合度和跟踪负荷度计算方法。

LM-BP 的预测程序挺轻巧的，适合刚入门或者快速搭建电力负荷预测模型的朋友。虽然作者没附带.mat数据文件，但代码本身还挺清晰，适合自己拿数据试试。BP 神经网络加上LM 算法，收敛速度比较快，在电力数据这种周期性强的场景下，表现还不错。嗯，要是你之前接触过trainlm，应该能快上手。 程序用的Matlab 神经网络工具箱，核心是经典的误差反向传播算法，训练速度挺快，响应也快。不过要注意，自己用的时候记得先准备好标准化的数据，免得训练结果发散。 你要是对其他变种感兴趣，可以看看比如Elman 神经网络或者遗传算法优化 BP那类，网上也有不少资源，我挑了几个靠谱的放下面了，懒得找的话直接点进

电力负荷预测综述####一、绪论##### 1.1电力负荷预测研究意义电力负荷预测对电力系统规划和运营管理至关重要。它通过预测未来电力需求，为发电、输电和电能分配决策提供依据。精确的负荷预测可提高系统效率，确保电网稳定性和可靠性，优化资源利用，降低能源浪费和发电成本。此外，良好的预测也有助于推动电力系统的可持续发展，促进国民经济整体进步。 ##### 1.2国内外研究现状电力负荷预测在国内外历史悠久且不断取得新进展。国外已应用许多先进方法，而中国近年来也有显著进步，形成较为完整的预测体系。随着信息技术的快速发展，如人工智能、大数据分析等新技术的应用，电力负荷预测面临更多发展机遇。研究者正致力于

电力负荷预测模式的研究显示，数据挖掘技术已经成为评估电力企业管理现代化和科学化的重要标志。在过去的十年中，中国在电力负荷预测方面取得了显著进展。