研究电动汽车空间负荷预测的初始数据，电动汽车到住宅区、工业区、商业区在每个时刻的概率

电力系统负荷及价格预测专业MATLAB程序，包含对北美电力市场的电力数据进行的一系列数据挖掘工作，程序代码实用，注释详细，包含多种预测算法，极具学习价值！ Electricity Load and Price Forecasting with MATLAB® Step 1: Access Historical Data Interactively import, visualize and explore data Auto-generate MATLAB codeStep 2: Select & Calibrate Model Leverage numerous built-in functions Focus on modeling not programming Capture as-you-go and automate the processStep3: Run Model Live Royalty-free deployment Point-and-clickworkflow

电动汽车充电负荷具有时间和空间不确定性、随机性，提出一种融合路网、交通、电网、天气、车辆、充电设施等多源信息的考虑用户出行行为和充电需求的电动汽车充电负荷时空分布预测模型。由图论方法构建城市路网和电网信息模型及两者的耦合关系；引入出行链，以概率函数拟合车辆首次出行时间和行程目的地的驻留时间，采用Dijkstra算法规划车辆的出行路径以获得各段行程距离，由道路等级和各时段交通信息获得车辆的行驶速度，以计算行程行驶时间和荷电状态，再根据各行程目的地的充电需求判断条件，计算充电时长和充电负荷；采用蒙特卡洛方法对各功能区电动汽车出行的时间和空间充电负荷分布进行整体仿真；并根据耦合关系将充电负荷归算至对应电网节点，再通过时间序列潮流计算评估电动汽车接入电网后无序充电对电网负荷、电压和网损的影响。算例通过设置不同的场景预测了不同功能区和电网节点的充电负荷曲线，分析了不同因素对充电负荷分布及电网的影响，验证了所提模型的有效性。

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负荷预测算法 使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。

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基于MATLAB工具箱的机组负荷分配的建模与优化，很实用的一篇期刊论文。

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