* *更新:网络研讨会记录是可用的:
//www.tianjin-qmedu.com/videos/electricity负载-和-价格-预测- matlab - 81765. - html
这个案例展示了建立一个短期电力负荷预报系统(和价格)与MATLAB®。两个非线性回归模型(神经网络和袋装回归树)校准每小时预测日前负荷给定温度预测,节日和历史负荷信息。模型训练从NEPOOL地区每小时的数据(由ISO新英格兰)从2004年到2007年从2008年对样本外数据和测试。

前端应用程序包括一个(可选)Excel使用户能够称之为训练负荷预测模型通过MATLAB-deployable DLL。

文件名为“介绍负载和价格预测案例研究”将指导您通过不同组件的分析。

如果你没有所有必需的工具箱,您仍然可以查看运行分析的结果通过点击下面的HTML报告之一。

注意:所示的Access数据库提供的网络研讨会不是这个档案大小限制。相当于mat文件在文件夹中提供数据集加载和价格\ \数据数据分别负载和价格预测研究。获得的原始数据文件可以直接从ISO新英格兰(www.iso-ne.com)

在加载和价格预测:
精确的负荷预测是有效的关键操作和规划工具。的负荷预测影响许多决策包括发电机承诺对于一个给定的时期,并严重影响电力市场批发价格。负载和价格预测算法通常也在简化型混合模型对电力价格,这是最精确的模型来模拟和建模能源衍生品市场。电价预测市场参与者也广泛应用在许多交易和风险管理应用程序。