目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型，提出一种新的负荷预测思路，即从传统频域预测方法的误差入手，通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测，然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预测的误差修正模型，并通过算例验证了误差修正的短期负荷预测方法的可行性和实用性，达到了提高短期负荷预测精度的目的。

燃气负荷受到天气状况和经济发展等多种因素的影响, 造成燃气变化趋势具有较大的复杂性和特征因子较大的冗余性, 造成预测精度的下降. 为了解决这个问题, 在处理燃气负荷的复杂性中使用EEMD自适应的时频局部化分析方法, 将非线性非平稳的燃气负荷数据分解为平稳的本征模式分量及剩余项. 在解决特征因子之间的冗余性中, 在PCA中加入互信息分析, 使用互信息代替协方差矩阵的特征值选择特征向量, 可以有效避免PCA仅仅考虑特征之间的相关性, 忽略了与燃气负荷值关系的缺点. 最后针对不同的子序列建立对应的LSTM模型, 重构各个分量的预测值产生最后的结果. 使用上海的燃气数据进行验证, 实验结果证明本文提出的方法测试集MAPE达到6.36%, 低于其他模型的误差.

基于VC 与MATLAB的电力负荷预测.pdf

MATLAB软件在电力负荷预测中的应用.pdf

将一天内，分为48 个时段，对电动汽车充电负荷进行预测，

Matlab遗传算法优化BP网络-小波神经网络电力负荷预测.zip 新人发帖，请多支持:handshake 所含文件： Figure39.jpg bppfault.m运行结果： Figure40.jpg

：介绍了趋势分析法、回归分析法、指数平滑法、单耗法、灰色模型法、负荷密度法和弹性系数法等电力负荷预测的方法，并以预测珠海市全社会年用电量为实例，在适用条件、数据形式、计算难度和适用时间等方面对这几种预测方法进行了分析、比较。得出结论：回归分析法、趋势分析法适用于大样本，且过去、现在和未来发展模式均一致的预测，灰色模型法适用于贫信息条件下的预测；灰色系统理论采用生成数序列建模，回归分析法、趋势分析法采用原始数据建模，指数平滑法是通过对原始数据进行指数加权组合直接预测未来值的；回归分析法和趋势分析法的计算相对简单；单耗法、指数平滑法、灰色模型法较适宜近期预测，回归法、趋势分析法和改进型灰色模型较适于中、长期预测。

广东工业大学本科生毕业设计(论文)任务书-电力市场下基于BP神经网络的短期负荷预测建模及其仿真研究

matlab数据输入代码基于自适应在线学习（APLF）的概率负荷预测 该存储库包含基于自适应在线学习的论文概率负荷预测的代码。 我们使用本文中描述的实现细节。 方法的实现 APLF文件夹包含，a和a，其中包含执行该方法所需的所有Matlab脚本： APLF.m是主文件。 initialize.m函数可初始化模型参数。 projection.m函数以高斯密度函数的均值和标准偏差的形式获取负荷预测和概率负荷预测。 test.m函数可量化预测误差RMSE和MAPE。 update_model.m函数为每个新训练样本更新模型。 update_parameters.m函数更新模型参数。 数据 我们使用7个可公开获得的数据集，它们对应于具有不同大小的区域。 数据集是： 我们将数据保存在.mat文件中，该文件包含具有以下字段的结构： 每小时加载时间序列 温度时间序列 衡量负载的日期和小时或时间戳记 安装 git clone https://github.com/VeronicaAlvarez/online-probabilistic-load-forecasting 运行python代码： cd o

svmtrain.m文件为支持向量机训练函数，通过调用可以得到支持向量机回归模型 svmsim.m文件支持向量机预测函数，用于预测 svmmain.m为主程序 svmyiwei.m为一维测试函数主程序 svmerwei.m为二维测试函数主程序 后两者没有涉及到数据归一化，在训练样本与测试样本划分时采用随机的方法，调用了随机划分函数randseparate