该示例演示了使用MATLAB构建短期电力负荷（和价格）预测系统的方法。 校准了两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树）实现在给定温度，假日信息和历史负荷的情况下预测每小时的日间负荷。
2021-02-08
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这是使用MATLAB来预测短期电力负荷使用，温度和负荷数据来源与某个地区。非线性回归和神经网络建模技术根据使用历史某天，某周，和季节性温度数据和负荷数据，对其进行了精确的建模。
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免费下载用于研究电力负荷预测的matlab代码，这个是对某国电力市场得符合进行预测，预测准确，该示例演示了如何使用MATLAB在澳大利亚悉尼构建短期负荷预测系统。它还谈到了如何将其转换为价格预测模型以及澳大利亚市场面临的挑战。准确的负荷预测对于公用事业的配电计划至关重要。负荷预测会影响许多决策，包括在给定期间内承诺使用哪些发电机，并且会广泛影响电力批发市场的价格
2020-07-27
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使用各种人工智能算法来尝试预测电力负荷，从图中可以看出预测的负荷数据，与实际数据的差距，
2020-07-08
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