学个Antenna是以天线仿真和调试为主，理论原理为辅的干货天线技术专栏，包括天线入门知识以及各类天线的原理简介、仿真软件建模、设计、调试过程及思路。如有想看到的内容或技术问题，欢迎留言评论。摘要：天线和射频电路的端口匹配性能都调试合格，那么两者级联后的有效传输系数就一定良好么？答案是不一定，本期推文就谈谈天线设计中的负载牵引。什么是阻抗匹配阻抗匹配是射频（RF）设计和测试的基本指标，对于一个射频
目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述 电力系统是由电力网和电力用户组成，其任务是给广大用户不间断地提供优质电能，满足各类负荷的需求。由于电能的生产、输送、分配和消费是同时完成的，难以大量储存，这就要求系统发电出力随时紧跟系统负荷的变化以达到动态平衡，否则就会影响供用电的质量，重则危及电力系统的安
1 简介为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法.针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有"记忆"能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性.在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点.文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立
摘 要：地区电网负荷预测是供电企业在电网建设、运营过程中一项十分要的基础性的工作。小到一个企业的负荷预测，大到全国性电网的负荷预测研究，它的应用结果都会对适用范围内的企业经营管理、电力设施（电网）的规划建设启到引领性作用。负荷预测精度的高低是保证电网能够安全、经济运行的重要依据。本文通过参阅相关文献，对当前电网规划过程中已有的负荷预测模型和相关算法进行了详细介绍与分析，并针对
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2023-12-14 09:15:46
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赛题描述一、问题背景电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内）预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持；长期（未来数年）预测可为电网改造、
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2023-10-03 19:59:22
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# 深度学习电网负荷预测算法编程
电网负荷预测是保障电力系统安全稳定运行的重要环节。随着深度学习的发展，尤其是长短时记忆网络（LSTM）在时间序列预测中的卓越表现，使得其在电网负荷预测中得到了广泛应用。本文将介绍如何使用Python编写一个基于深度学习的电网负荷预测算法，并通过代码示例进行说明。
## 1. 电网负荷预测的基本原理
电网负荷预测旨在根据历史电力负荷数据进行未来一段时间内的电力
1、各部分传热速率方程：管内侧流体： 管壁导热： 管外侧流体： 对稳态传热：2、化工过程的传热问题可分为两类：一类是设计型问题，即根据生产要求，选定(或设计)换热器；另一类是操作型问题，即计算给定换热器的传热量、流体的流量或温度等。两者均以传热基本方程为基础。3、热负荷与传热速率1.热负荷：换热器单位时间内冷热流体所交换的热量。传热速率：单位时间内通过传热面传递的热量
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2023-08-27 11:26:27
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负荷计算是电气设计人员必须掌握的一本必修课，选导体、设备还有保护开关的选择，电网系统分析，都离不开负荷计算的内容，为此小编特意总结9个负荷计算的入门基础知识，分享给大家，希望能在工作和学习中作为一份参考1、什么是负荷计算？计算负荷是将实际负荷转换成一种假想的持续负荷的计算方法。实际负荷中有不间断工作的，也有随机变化的，利用负荷计算将它们进行归一化的处理。2、负荷计算的目的是什么？负荷计算的目的是为
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2023-11-20 17:09:22
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目录一、问题背景二、数据集介绍2.1 提取Area1用电负荷2.2 读入2014年Area1指定列负荷数据2.3 探查Area1用电负荷数据分布2.4 两地2014年负荷数据可视化2.4.1 全年负荷率可视化2.4.2 日最大负荷可视化2.4.3 日最低负荷可视化2.4.4 日平均负荷可视化一、问题背景 短期负荷预测是电力系统
电力负荷预测电力分析与预测一.导入数据二.数据的预处理三.基本描述性统计四.构建特征，模型准备①系统聚类法②K-means聚类五.构建特征，建立预测模型①预测未来一天，各时段的电力负荷②预测未来几天总体电力负荷 电力分析与预测根据提供的客户的20天的分时段数据，进行分析：要求1：根据数据对客户进行聚类分析；要求2：根据数据对客户进行负荷预测。一.导入数据# 安装库专用
# 通过如下命令设定镜像
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2023-11-30 16:09:42
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?1 概述参考文献： 负荷预测是电力系统规划和运行中的重要工作之一，它决定了发电、输电和电量的分配，在一定规划期内负荷与用电量的大小决定了电力系统的发展规划和发展速度。 目前，负荷预测方法很多，其中灰色预测是一种比较有效的方法，而且广泛用于中长期负荷预测中。本文对灰色系统GM(1,1）预测模型及其在负荷预测中的应用进行讨论，并且对如何提高模型的预测精度进行分析。?2 运行结果
【报告篇幅】：104 【报告图表数】：156 【报告出版时间】：2021年1月 报告摘要2019年，全球医疗牵引设备市场规模达到了xx亿元，预计2026年将达到xx亿元，年复合增长率(CAGR)为xx%。 本报告研究全球与中国市场医疗牵引设备的产能、产量、销量、销售额、价格及未来趋势。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、价格、销量、销售收入及全球和中国市场主要生产商的
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2023-09-12 11:31:51
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能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
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2023-09-08 16:24:57
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单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
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2023-09-04 20:34:17
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电能负荷预测按细粒度划分可分为粗度预测和细度预测。其中粗度预测则是将整个时间段的电能负荷数据进行训练，进而进行预测。而细度预测这是要考虑电能负荷季节，时间周期影响因子。利用上一时刻的电能负荷（power），
原创
2022-08-16 00:47:49
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?1 概述电力负荷，又称“用电负荷" 电能用户的用电设备在某一时刻向电力系统取用的电功率的总和。电力负荷预测的实质是从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，根据历史负荷变化规律，对未来某个时刻或时段做出预先估计和推测。电力负荷预测影响着电力系统的管理和运行，是电力系统制定发电计划、交易计划、调度计划等的重要依据。对电力负荷预测进行分类依据的划分标准有很多，预测时间周期是较为常见的一种，可以将
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2023-11-06 16:39:43
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全国居民用电数据可视化——负荷预测1. 电力系统的负荷预测 提高电力系统负荷预测的准确度，可以提高电网运行的安全性和经济性，并可以改善供电质量。 1）负荷预测的步骤：分析历史数据，找出负荷变化规律，建立预测模型。 2）预测模型：主要分为两种模型，第一种模型为线性变化型模型，第二种模型为周期型模型。 （1）线性变化型模型 （2）周期型模型 注：如果按照线性变化型模型预测出次日
目录1 概述2 基于神经网络的负荷预测（Matlab实现）2.1 代码2.2 结果 2.3 回归树模型的进一步改进 3 基于神经网络的价格预测（Matlab代码实现） 4 阅读全文（Matlab代码）1 概述这个例子演示了用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、假日信息和历史
一、背景介绍：电力系统负荷预测是生产部门的重要工作之一，通过准确的负荷预测，可以经济合理地安排机组的启停、减少旋转备用容量、合理安排检修计划、降低发电成本和提高经济效益。负荷预测按预测的时间可以分为长期、中期和短期负荷预测。其中，短期负荷预测中，周负 荷预测(未来1周)、日负荷预测(未来24小时)及提前小时预测对于电力系统的实时运行 调度至关重要。负荷预测对电力系统控制、运行和计划都有着重要意义。
???本文目录如下：???目录1 概述2 基于神经网络的负荷预测（Matlab实现）2.1 部分代码2.2 结果 2.3 回归树模型的进一步改进 3 基于神经网络的价格预测（Matlab代码实现） 4 Matlab代码及数据1 概述本文用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、
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2023-11-30 17:04:31
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