为提高电力负荷预测的准确性,提出蝙蝠算法优化极限学习的电力负荷预测模型.首先收集电力负荷历史数据,然后采用蝙蝠算法对延迟时间和嵌入维以及极限学习的隐含层结点数目进行优化,利用电力负荷历史数据进行重构,最后采用最优隐含层结点数目的极限学习机建立电力负荷预测模型,并采用具体数据仿真测试.实验结果表明:模型建立了整体性能优异的电力负荷预测模型,提高了电力负荷的预测精度.

随着智能配用电和能源互联网技术的发展，涉及多能源需求互补特性的多方互动成为解决综合能源系统效率低、电能紧缺等问题的有效方案。以工业园区综合能源系统为研究对象，在传统需求响应调度的基础上，将用户对冷、热、电等多种能源的需求纳入广义需求侧资源的范畴中，考虑多能源在价格、用能、需求特性上的差异性和冷热电联产(CCHP)机组的出力特性等，建立了基于多能互补的广义需求响应互动优化模型，实现电网、用户与CCHP机组的多方互动。算例结果表明，所提互动机制和优化调度方法能够有效地激励用户和CCHP机组参与多能需求响应互动，且与传统的需求响应调度机制相比经济性有显著提高。

基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题，本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期负荷预测的基本算法，结合了模糊信息粒化模型，通过三角型隶属函数对选定时间窗口的历史数据进行粒化，得到该时间窗口内数据变化的最小、平均和最大值，进一步结合支撑向量机进行训练与预测，实现了电网负荷的点预测和区间预测。以西安地区日负荷历史数据为例进行了算例分析，结果表明：本文提出的方法在进行点预测时精度高，平均误差为2.24%；能够对一定时间范围内的负荷变化情况和变化趋势进行预测，负荷数据真值全部落在所得的预测区间内。本文提出的方法对电网调度计划安排工作有一定意义。

负荷预测数学代码Digitos 该过程的简要步骤：天气预报负荷预测需求预测负荷调度应用程序演示 #1:Weather forecasting: Weather forecasting ipynb file named 'weather new.ipynb'. Processing notebook calls for data which is 'Book1.csv' #2:Load forecasting:Load forecasting is done using 'demand forecasting new.ipynb' Load forecasting data is provided in hte same file named 'load forecasting.csv' #3: Load scheduling:Scheduling related files remain inside Folder named SIH Final and Sub-folder named Scheduling. Scheduling folder contains Export.xls

为了研究智能电网背景下用户的用电模式，考虑到现有聚类算法的不足，提出了一种基于离散小波变换的模糊K-modes聚类算法。利用离散小波变换将时域的负荷曲线转换到频域，从而将负荷曲线的不同特征隔离在不同的频域水平，并利用低阶近似的思想选取原始曲线的有效分量曲线；对所选的分量曲线进行趋势编码，将连续负荷数据转化为离散类属性数据；基于平均密度确定初始聚类条件，利用模糊K-modes聚类算法对曲线进行形态聚类，得到负荷曲线模板；将所提算法与传统K-means算法及层次聚类算法进行比较，从而验证了所提算法的有效性。

基于TensorFlow深度学习框架和聚类回归模型的大用户短期电力负荷预测

此应用程序使用消费者负载模型生成房屋的综合电力负载配置文件。 用户可以更改选择的模型参数值并为不同的时间分辨率和周期生成数据。 该应用程序使用在此处发布的消费者负载模型： https : //doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.06.048 可以在此处找到强调应用程序的使用、假设和限制的出版物： https : //ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8378371

超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据， 预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前 预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据 资源，提出了一种针对区域级负荷的深度长短时记忆网络超 短期预测方法，该方法包括输入数据的预处理、深度长短时 记忆(long short-term memory，LSTM)网络的构建以及模型 的训练和超参数的寻找等步骤。其中采用随机搜索的方法寻 找最优超参数，并在该超参数下选择泛化能力最优的模型，与前沿机器学习预测算法进行对比。实验结果证实，深度 LSTM 网络可以取得更好的预测效果，适合于离线训练实时 预测。此外，通过对隐藏层激活向量的可视化

用Matlab的ANN工具箱实现电力负荷的预测