文件名称：matlab蔡氏混沌电路仿真代码-Machine-Learning-and-Data-Analytics-based-Operation-fo
文件大小：3.64MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-23 18:04:58
系统开源
matlab蔡氏混泥土仿真代码基于机器学习和数据分析的智能电网操作 目的/项目目标 智能电网显示出改善电力部门的潜力。 通过利用电力系统中的运行知识，包括发电、配电、消费和双向通信，机器学习和数据分析被用来提高效率、可靠性和降低运营成本。 在这个项目中，该小组寻求利用机器学习和数据分析工具来获得洞察力并提高可再生能源智能配电系统的性能。 基于自下而上的数据方法，已确定尽管存在限制，但改善电网的一种可能方式是在高功率损耗期间提高电力消费者的成本效益的算法。 这是通过计算每个单独建筑物的电力损失并在高损失期间减少它们来完成的，电池由太阳能电池板充电。 通俗地说，在项目的神经网络研究确定的高功率损耗期间，将限制供电并通过电池补充以满足消费者的电力需求，从而降低消费者成本和传输过程中的功率损耗。 该项目的可交付成果包括创建系统网络、建筑消耗与辐照度数据之间的相关性研究、神经网络研究和已建立的算法。 项目总结 尽管由于安全限制缺乏NTU的网络拓扑结构，但还是做出了假设，并成功地进行了系统网络的创建。 这种在 MATLAB 中启动成功的功率流，为计算网络传输过程中的功率损耗生成必要的数据。 该项目
【文件预览】：
Machine-Learning-and-Data-Analytics-based-Operation-for-Smart-Grids-main
----NTU_Power_Network_Data_Trends.ipynb(1.16MB)
----NNData.xlsx(2.72MB)
----NTU_Energy_Consumption.xlsx(134KB)
----data process copy.py(12KB)
----SmartGrid.m(4KB)
----data process copy3.py(7KB)
----data process copy1.py(11KB)
----data process copy2.py(6KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(4KB)
----case33bw_NTU_n.m(7KB)
----NTU Consumption Forecasting - Neural Network.ipynb(89KB)