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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。 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。（http://www.apollocode.net/a/1071.html）

电力负荷和价格预测研究_第1张图片

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