随着电网接入新能源的比例越来越高，电网的安全性、稳定性必然会受到 影响。为了电网稳定，电力系统的调峰调频就显得异常重要。在电源侧，核电 机组基本不参与调峰调频，水电机组调峰调频的能力有限，而风电与光伏机组 是不稳定性的电源，基本无法参与调峰调频，火电机组是最能灵活参与电网调 峰调频的优质电源；且北方地区水资源贫乏，水电机组稀少，这无疑更加凸显 了火电机组调峰调频的作用。在火电机组调峰调频能力足够的情况下，通过改 变火电机组的出力可平抑电网波动，减小新能源并网造成的冲击；在火电调节 能力不足的情况下，常规的做法是弃风弃光，这无疑会造成能源的损失，不利 于电网经济性运行。另外，随着电网负荷越来越丰富，如电动汽车充电桩等的 使用，电网负荷必然会有更多无规律的波动，这也加剧了电网的不稳定性。因 此，为了电网的安全经济稳定运行，这就要求火电机组具备足够的调节能力， 为电网接纳更多新能源提供空间，也为负荷波动提供更多空间。

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%。

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A hierarchical load forecasting problem: backcasting and forecasting hourly loads (in kW) for a US utility with 20 zones. 一个分层的负荷预测问题：对具有20个区域的美国公用事业进行每小时负荷（以kW为单位）的反向广播和预测。 Benchmark.csv submission_template.csv Load_history.csv temperature_history.csv test.csv weights.csv

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负荷预测数学代码使用NARnet进行时间序列预测 人工神经计算（EEE 511）-机器学习项目-2时间序列预测 团队-6钱迪尼（Chandini Radhakrishnan）1213321783钦迈布卢布（Chinmay Bolumbu）1213329869维涅什（Vignesh Namasivayam）1213341361 步骤：I.将预测值与测试数据进行比较：1.打开'Project2_Team6.m'Matlab文件。 2.在“命令窗口”中，键入：load（'Proj2_Team6_Predicted.mat'），然后按Enter。 此步骤将最终的预测值加载到名称为“ predictdata”的工作空间中。 3.现在，通过在命令窗口中键入，将测试数据加载到工作区中：testdata = xlsread（'filename.xlsx'）。 4.您可以在工作区中可用的加载的测试数据（testdata）和我们的预测值（predictdata）之间进行比较和评估。 二。 要训​​练模型（275个数据点）：1.打开'Project2_Team6.m'Matlab文件。 2.取消注释“对于模

负荷预测数学代码结构性GARCH代码 该MATLAB软件包用于从Engle和Siriwardane论文中估算结构GJR-GARCH（SGJR）模型。 运行代码 将此存储库克隆到您的MATLAB工作目录中： cd /home/user/projects/project/using/SGJR/ git clone [repository URI] ./sgjr # creates an 'sgjr' directory in your working directory 然后，在您的MATLAB代码中，将SGJR目录添加到您的路径中，并使用sgjr.对其进行sgjr. 字首。 addpath(fullfile(pwd, ' sgjr ' )); load(fullfile(pwd, ' sgjr ' , ' testData.mat ' )); AIG_cell = struct2cell(AIG); result = sgjr(AIG_cell{:}, zerocurve); 调用sgjr函数将返回一个包含以下内容的SGJR结果对象： parameters-参数向量的形式，结构为-OAR

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