本项目电能数据颗粒度为15min,也即每日96个数据点 ...
根据预测的时间跨度的长短,电力负荷预测 以下简称负荷预测 问题可以粗略分为长期和短期的预测。由于不同应用场景中对时间跨度的需求不同,对 长期 和 短期 的定义也有所不同。例如,国家电网发展战略制定者将三十到五十年视为长期,而将三十年以下视为短期或中期 小型电网决策者视周前预测为长期,小时前预测为短期。在本论文中,我们用一天 两周 三年作为超短期 短期 中期和长期负荷预测的分界点,如图 所示。不同 ...
2020-08-11 10:28 0 1510 推荐指数:
本项目电能数据颗粒度为15min,也即每日96个数据点 ...
(二) 各颗粒度下数据集的确定 本项目可对三种颗粒度负荷数据进行预测分别为15min,1h, 1d 1. ...
【面试思路拓展】 对时间序列进行预测的方法有很多, 但如果只有几周的数据,而没有很多线性的趋势、各种实际的背景该如何去预测时间序列? 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列,那么如何提取预测的特征呢? 传统的做法是提取1、2、3、4、5、7、9、13个单位时间的数据作为特征进行预测 ...
配电网规划 负荷预测 历史数据收集、调查 历史数据的收集与处理 规划地区的历史数据资料是负荷预测的基础:负荷预测模型的参数一般直接取值于历史数据或由历史数据推算而来的;通过分析历史数据,可以知道规划地区负荷变化规律以及影响负荷变化的关键因素。因此,历史资料的全面性、数据信息 ...
的短期预测。数据集收集了2019年1月到2019年2月5元话费券的日领取量数据,并根据此数据做时间序列 ...
在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归 ...
利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况。比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的。 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=23544 原文出处:拓端数据部落公众号 下面是一个关于如何使用长短期记忆网络(LSTM)来拟合一个不稳定的时间序列的例子。 每年的降雨量数据可能是相当不稳定的。与温度不同,温度通常在四季中表现出明显的趋势,而雨量作为一个时间序列可能是相当 ...