负荷预测

开发和部署用于准确电力负荷预测的算法

电力公司依靠准确的电力负荷预测来最小化财务风险，优化运营效率和可靠性。

关键负荷预测任务包括：

  • 自动化区域批发电力市场的数据访问
  • 使用非线性回归、非参数和神经网络技巧
  • 使用历史预测值（如天气、季节性、负荷、燃料价格和电价）校准模型
  • 在企业系统中部署和集成负荷预测算法

有关在单个建模环境中执行这些任务的详细信息，请参见MATLAB®.

示例和如何

软件参考

另见：能源生产,算法开发,桌面和web部署,机器学习