Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:1903.06625

帮助 | 高级搜索

统计学 > 其他统计

arXiv:1903.06625 (stat)
[提交于 2019年2月15日 ]

标题: 高分辨率负荷曲线的合成与极小数据量

标题: Synthesis of High-Resolution Load Profiles with Minimal Data

Authors:Thomas Schnake, David Bauer
摘要: 对于新供能系统的评估,拥有高分辨率的能耗负荷曲线是非常重要的。 通常情况下,这种曲线要么不存在,要么获取成本非常高昂。 因此,我们将介绍一种方法,从最少给定的数据中合成负荷曲线,但具有最大分辨率。 初始数据设置一般包括月积分和几天的负荷曲线。 生成的时间序列包含了表示真实能耗曲线的所有重要特性。
摘要: For the estimation of a new energy supply system it is an important to have high-resolution energy load profile. Such a profile is in general either not present or very costly to obtain. We will therefore present a method which synthesizes load profiles from minimal given data, but with maximal resolution. The general initial data setting includes month integrals and load profiles a few days. The resulting time series features all important properties to represent a real energy profile.
主题: 其他统计 (stat.OT)
引用方式: arXiv:1903.06625 [stat.OT]
  (或者 arXiv:1903.06625v1 [stat.OT] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1903.06625
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Thomas Schnake [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2019 年 2 月 15 日 09:36:31 UTC (1,102 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
stat.OT
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2019-03
切换浏览方式为:
stat

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号