【免费下载】 探索能源监测的未来:非侵入式负荷分解数据集推荐
2026-01-28 04:49:31作者:郁楠烈Hubert
项目介绍
在能源监测和负荷分解研究领域,非侵入式负荷分解(NILM)技术正逐渐成为研究热点。为了支持这一领域的研究,我们提供了一个包含多个高质量数据集的资源文件,这些数据集广泛应用于非侵入式负荷分解研究中。无论您是学术研究者、工程师还是开发者,这些数据集都将为您的研究提供宝贵的数据支持。
项目技术分析
数据集概览
本项目提供了11个高质量的非侵入式负荷分解数据集,涵盖了多个国家和地区的高频电力数据。这些数据集不仅包含了家庭电力消耗的详细记录,还提供了设备状态变化信息,非常适合用于负荷分解和设备识别研究。
技术细节
- UK-DALE数据集:包含英国多个家庭的高频电力数据,适用于非侵入式负荷分解研究。
- REDD数据集:提供了美国多个家庭的高频电力数据,包含详细的设备状态变化信息。
- REFIT数据集:由爱丁堡大学提供,适用于负荷分解研究。
- BLUED数据集:包含单个美国家庭的高频电力数据,适用于负荷分解研究。
- PLAID数据集:提供了多个版本的电力数据,适用于负荷分解和设备识别研究。
- COOLL数据集、RAE数据集、AMPds数据集、LIT-DATASET数据集、WHITED数据集、LILACD数据集:均提供了高频电力数据,适用于负荷分解研究。
项目及技术应用场景
学术研究
这些数据集为学术研究者提供了丰富的数据资源,可以用于开发和验证新的负荷分解算法。通过分析这些数据集,研究者可以深入了解不同家庭和设备的电力消耗模式,从而提出更有效的能源管理策略。
工业应用
在工业领域,这些数据集可以用于开发智能电网和智能家居系统。通过分析家庭电力数据,系统可以自动识别和优化电力消耗,提高能源利用效率,降低能源成本。
开发者工具
对于开发者而言,这些数据集是开发和测试负荷分解算法的重要工具。通过使用这些数据集,开发者可以快速验证算法的性能,并进行进一步的优化和改进。
项目特点
多样性
本项目提供了来自不同国家和地区的高频电力数据,涵盖了多种家庭和设备类型,为研究者提供了丰富的数据资源。
高质量
所有数据集均经过严格筛选和处理,确保数据的准确性和可靠性。这些数据集不仅包含了电力消耗的详细记录,还提供了设备状态变化信息,非常适合用于负荷分解研究。
易用性
数据集的下载和使用非常简单,用户只需根据研究需求选择合适的数据集进行下载,并确保已阅读并同意数据集的使用条款和条件。
持续更新
我们将持续更新和扩充数据集,确保研究者能够获得最新的数据资源。同时,我们也欢迎用户提供反馈和建议,帮助我们不断改进和完善数据集。
希望这些数据集能为您的研究提供帮助,推动非侵入式负荷分解技术的发展!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
388
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
188
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
136