SEIG_ELC离网系统负荷变异性自适应预测技术数据集

数据集概述

该数据集支持SEIG-ELC离网系统负荷变异性自适应预测技术研究，包含模拟数据、机器参数、励磁电容计算及k-NN、随机森林等机器学习模型的性能指标，用于预测自励感应发电机（SEIG）的PCC电压，可复现研究并支持离网微水电系统智能预测工作。

文件详解

• 文件名称：Data_file (1).csv
• 文件格式：CSV
• 字段示例：包含时间（T）、功率（W）、负载（L）、电压（V）等时间序列字段，为机器学习模型提供训练数据
• 文件名称：SupplementaryMaterial.pdf
• 文件格式：PDF
• 内容：补充材料文档，可能包含研究方法、模型参数、实验设计等详细背景信息

适用场景

• 离网电力系统研究：分析SEIG-ELC系统负荷变异性与电压预测方法
• 机器学习模型优化：验证k-NN、随机森林等模型在电力预测中的性能
• 微水电系统智能控制：支持离网微水电系统的智能预测算法开发
• 可再生能源技术应用：探索自适应预测技术在可再生能源离网系统中的应用价值