负荷专题
(创新)基于VMD-CNN-BiLSTM的电力负荷预测—代码+数据
目录 一、主要内容： 二、运行效果： 三、VMD-BiLSTM负荷预测理论： 四、代码+数据下载： 一、主要内容： 本代码结合变分模态分解( Variational Mode Decomposition，VMD) 和卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)-双向长短时记忆神经网络( Bi-Long Short-Term Memory，B
转型AI产品经理（4）：“认知负荷”如何应用在Chatbot产品
认知负荷理论主要探讨在学习过程中，人脑处理信息的有限容量以及如何优化信息的呈现方式以促进学习。认知负荷定律认为，学习者的工作记忆容量是有限的，而不同类型的认知任务会对工作记忆产生不同程度的负荷，从而影响学习效果。以下是对认知负荷定律的简要介绍： 1、认知负荷的三种类型： 内在认知负荷：由任务本身的复杂性决定，是无法减少的。例如，学习复杂的数学公式自然会带来较高的内在认知负荷。 外在认
用于认知负荷评估的集成时空深度聚类（ISTDC）
Integrated Spatio-Temporal Deep Clustering (ISTDC) for cognitive workload assessment 摘要： 本文提出了一种新型的集成时空深度聚类（ISTDC）模型，用于评估认知负荷。该模型首先利用深度表示学习（DRL）将高维EEG数据转换到低维特征空间，然后应用变分贝叶斯高斯混合模型（VBGMM）进行聚类分析。ISTDC模型
理解Linux系统负荷 (修订版)
前言 正文 一、查看系统负荷 如果你的电脑很慢，你或许想查看一下，它的工作量是否太大了。 在Linux系统中，我们一般使用uptime命令查看（w命令和top命令也行）。 这行信息的后半部分，显示”load average”，它的意思是”系统的平均负荷”，里面有三个数字
文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《考虑分布式光伏高效消纳与负荷损失最小的区域配电网应急资源协同配置策略》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python
深度学习--Matlab使用LSTM长短期记忆网络对负荷进行预测
一、LSTM描述 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。[概念参考：百度百科] LSTM网络结构如下图：[图片来源：OPEN-OPEN]
蒙特卡洛电动汽车负荷预测
部分代码： P_load=load('load.txt'); P_load=P_load/100000; B=EV_load(958); %每个节点接入1250辆电动汽车 接入位置8 14 29 for i=1:24 [Ploss,V]=IEEE33(B(i),P_load(i)); Ploss_after(i)=Ploss; V_after(i,:)=V; end for i=1:
【文献阅读】基于运行数据人工神经网络的空调系统逐时负荷预测
采用 1 层隐含层的 3 层网络已经能够满足预测 要求，而采用 2 个隐含层并无益处。 输入参数：室外温度、太阳辐射（DeST 软件提供的逐时太阳辐射参数）、围护结构热惰性 隐含层节点数应该为 2N + 1( N 为输入 层节点数) 数据预处理：
Adaboost集成学习 | Matlab实现基于RVM-Adaboost相关向量机结合Adaboost集成学习多变量时间序列预测（负荷预测）
目录 效果一览基本介绍模型设计程序设计参考资料 效果一览 基本介绍
电价型负荷需求响应（考虑电价变化）
目录 一、原理 二、程序效果 三、下载链接 程序复现来源于《计及需求响应消纳风电的电-热综合能源系统经济调度 》第四章内容。 一、原理 需求响应的基本原理是需求侧根据电力市场价格和电网要求改变其负荷需求以 获取一定的利益回报。其中 PDR 可通过直观的电价变化信号引导用户调节用电方式， 从而达到优化负荷时间分布的目的。而引导电价变化的信号源具有多样性的特点，例如基于模糊聚类的
负荷预测 | Matlab基于TCN-GRU-Attention单输入单输出时间序列多步预测
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于TCN-GRU-Attention单输入单输出时间序列多步预测； 2.单变量时间序列数据集，采用前12个时刻预测未来96个时刻的数据； 3.excel数据方便替换，运行环境matlab2023及以上，展示最后96个时间步的预测对比图，评价指标MAE、MAPE、RMSE、MSE、R2；
空调暖通与冷库负荷公式汇总
1、温度的换算： 先从最简单的开始——温度换算 摄氏度（C）与华氏度（F） 华氏度 = 32 + 摄氏度 × 1.8 摄氏度=（华氏度-32）/1.8 开氏温度（K）与摄氏度（C） 开氏温度（K）=摄氏度（C）+273.15 2、压力的换算： Mpa、Kpa、pa、bar 1Mpa=1000Kpa； 1Kpa=1000pa； 1Mpa=10bar； 1bar=0.1Mpa=100Kpa； 1大气
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑净负荷均衡的分布式光伏集群电压调控策略研究》
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ACM配电线路过负荷监控装置
苏月婷 江苏安科瑞电气制造有限公司 1 概述 ACM配电线路过负荷监控装置,采用新的32位单片机技术，具有抗干扰能力强、工作稳定可靠、数字化、智能化、网络化等特点。通过检测线路的电流，实现配电回路过负荷的2段式报警。该监控装置具有RS485远程通讯接口，开关量输入/继电器输出，DC4～20mA模拟量输出，方便与PLC、PC等控制机组成网络系统，实现线路运行的远程监控。适用于突然断电比
Matlab|基于Logistic函数负荷需求响应
目录 1 基于Logistic函数的负荷转移率模型 2 程序示例 3 效果图 4 下载链接 负荷需求响应模型种类较多，有电价型和激励型等类型，本次和大家分享一个基于Logistic函数的负荷转移率模型，该模型属于电价型，由于该方法使用的较少，从创新方面给了大家更广阔的空间。 1 基于Logistic函数的负荷转移率模型 由消费者心理学可知，电价差过大、过小以及在电价差变化
沉浸式体验与认知负荷：论游戏情境下信息处理能力的暂时性受限
随着电子游戏行业的快速发展，越来越多的人投入大量时间和精力进行游戏体验，尤其在全情投入、认真进行游戏时，往往会发现难以快速准确地回应外界的信息，包括他人的询问。本文旨在探讨这一现象背后的心理学原理，并论证为何人在认真打游戏时，其信息处理与应答能力会出现短暂性下降。 首先，游戏所带来的沉浸式体验是影响个体对外界反应灵敏度的主要因素。当玩家全身心投入到游戏世界中，注意
电动汽车充电负荷时空分布预测（matlab）
目录 1 主要内容 交通网-配电网交互模型 动态交通路网模型 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容 该程序参考《基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测》和《基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型及其对配网的影响分析》文献模型，考虑私家车、出租车和共用车三类交通工具特性和移动负荷特性，实现了基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测。将负
Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】
目录 主要内容 部分代码 结果一览 下载链接 主要内容 该程序主要是对电力短期负荷进行预测，采用三种方法，分别是最小二乘支持向量机（LSSVM）、标准粒子群算法支持向量机和改进粒子群算法支持向量机三种方法对负荷进行预测，有详实的文档资料，程序注释清楚，方便学习！ 部分代码 %C为最小二乘支持向量机的正则化参数，t
电力负荷预测 | 基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python）
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电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 电力负荷预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列） 所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会
时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型 LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色。电力负荷预测是一项重要的任务，可以利用LSTM神经网络来实现准确的预测模型。下面是一个基于LSTM的电力负荷预测模型的基本
电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM） 所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条
Loadbalancer如何优雅分担服务负荷
欢迎来到我的博客，代码的世界里，每一行都是一个故事 Loadbalancer如何优雅分担服务负荷 前言Loadbalancer基础：数字世界的分配大师1. 分发请求：2. 健康检查：3. 会话保持：4. 可伸缩性：5. 负载均衡算法： 负载均衡算法：数字流量的智慧分选1. 轮询（Round Robin）：2. 加权轮询（Weighted Round Robin）：
基于QPSO-LSTM的短期风电负荷MATLAB预测程序
微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠） 参考文献 基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型——谭才兴（完全复现） 程序简介 传统的LSTM神经网络超参数和拓扑结构通常是基于经验和试验确定，但这种方法容易受到人为因素的限制，可能无法找到最佳的网络参数。而优化算法能对LSTM神经网络的参数进行训练，确定网络拓扑结构及合适的超参数，以优化网络性能。本文利用PSO算法、QPSO算法对LST
电力负荷预测 | Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列）
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料 效果一览 文章概述 电力负荷预测 | Matlab实现基于RBF径向基神经网络的电力负荷预测模型（结合时间序列） 所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律，对其未来发展做出预先估计和判断。电力系统负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的