选取基于日特征气象因素的支持向量机预测方法，用Matlab编制模型的算法程序，从数据集中选取若干天数的历史数据作为模型的训练集，其余的数据作为测试集，模型最终能够实现对测试集中不同日期的负荷大小预测 ,完整程序 附带WORD讲解（MATLAB）

针对电力负荷数据的非线性和非平稳性特性，为提高短期电力负荷预测的精度，提出一种基于EMD-DA-LSSVM的短期用电负荷预测模型。首先，采用EMD分解短期电力负荷数据，获得互不耦合的IMF分量；其次，针对各IMF分量建立最优参数下的EMD-DA-LSSVM短期电力负荷预测模型，重构得到预测值。通过算法验证分析，与LSSVM、DA-LSSVM和EMD-LSSVM相比，EMD-DA-LSSVM模型具有更高的预测精度，短期电力负荷预测精度高达2.203%。

人工智人-家居设计-短期电力负荷的智能化预测方法研究.pdf

人工智能-短期电力负荷的小波神经网络预测.pdf

人工智能-短期电力负荷预测的神经网络模型优化研究及应用.pdf

附件1、大客户电力负荷管理系统技术规范（第二版）

电力负荷预测数据集（2018.1-2020.12，间隔15min，10w多条，含温度、风速等天气因素特征）.zip

前 言 1996 年原电力工业部颁发了《电力负荷控制系统数据传输规约（试行）–1996》（以下简称“96 版规约”），经过八年多的实际运用，为电力负荷管理系统的建设、运行和发展奠定了良好的基础，同时， 随着大量应用系统的不断完善和发展，96 版规约本身也在这些实际系统的应用中得到了不同程度的丰 富和扩展。电力负荷管理系统已成为电力需求侧管理、电力营销与客户服务工作的重要组成部分，为适 应系统发展的需求变化，保证系统建设具有良好的规范性、兼容性、开放性和扩展性，有必要对96 版 规约进行修订。 本次规约修订是在96 版规约的基础上，依据《电力负荷管理系统功能规范》和《电力负荷管理系 统通用技术条件》的要求，并结合目前实际、今后技术和应用发展的需求。修订过程中多次召集科研、 用户和生产单位中的有丰富实践经验的专家参与讨论，广泛征求意见。 本规约遵从GB/T18657（等同IEC60870-5）推荐的传输规约模式，采用三层增强型结构，适用于 平衡式和非平衡式等通信网络。 本规约的附录A、附录B、附录C、附录D 均为规约的附录。 本规约由国家电网公司生产运营部归口和解释。

可用于电价预测和负荷预测，时间间隔为半小时，包括从2006年1月1日到2011年1月1日的数

采用第三方SVM工具箱实现基于日特征气象因素的不同日期的电力负荷预测+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。