电力负荷和价格预测研究
电力负荷和价格预测，本示例演示了使用MATLAB构建短期电力负荷（或价格）预测系统。 校准了两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树）以在给定温度进行预测，假日信息和历史负荷的情况下预测每小时的日间预测负荷。
应用介绍
电力负荷和价格预测，本示例演示了使用MATLAB构建短期电力负荷（或价格）预测系统。 校准了两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树）以在给定温度进行预测，假日信息和历史负荷的情况下预测每小时的日间预测负荷。 这些模型是根据2004年至2007年NEPOOL地区（由ISO New England提供）的每小时数据进行训练的，并根据2008年以来的样本外数据进行了测试。模型显示出可以提供高度准确的日前预测，平均误差约为1 -2％。 该演示包括可发布的报告以及Excel图形，该前端使用户能够通过MATLAB部署的DLL调用经过训练的负载预测模型。
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文件列表(部分)
| 名称 | 大小 | 修改日期 |
|---|---|---|
| Holidays.xls | 5.58 KB | 2010-03-29 |
| Where to get data.txt | 0.29 KB | 2010-11-11 |
| importData.m | 0.72 KB | 2010-11-11 |
| Introduction to Load & Price Forecasting Case Study.pdf | 624.10 KB | 2010-11-12 |
| DBLoadData.mat | 192.64 KB | 2011-05-06 |
| testSet.mat | 108.73 KB | 2010-11-11 |
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| Forecaster.prj | 4.54 KB | 2010-11-12 |
| Forecaster.xlsx | 14.27 KB | 2010-11-12 |
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| CalibrationReport.html | 3.88 KB | 2010-09-07 |
| LoadScriptNN.html | 4.57 KB | 2010-09-10 |
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