Ameya Deoras,Mathworks
在本网络研讨会中,您将了解Matlab如何用于预测短期电量负荷和价格。非线性回归和神经网络建模技术用于使用历史,季节性,一天和温度数据来展示准确的建模。
亮点包括:
•预测短期电力负荷和价格
•从区域批发电力市场访问数据
•使用可定制算法和可视源功能建模“白盒”建模
•部署和集成能量负荷预测器
该网络研讨会是发电机,公用事业或能源交易集团的从业者,其重点是传输规划,分配操作,衍生评估或定量分析。不需要熟悉MATLAB。
查看此网络研讨会的MATLAB代码Matlab Central.。
注意:截至R2015A,此视频中引用的应用程序部署产品已更改。s manbetx 845有关此转型的详细信息,请在此期间观看短视频应用部署R2015A转换。
关于演示者:Ameya Deoras是MathWorks的应用工程师,专注于金融业。在加入2008年的Mathworks之前,Ameya在计算基因预测中进行了研究生研究以及涉及使用MATLAB的大型数据集的模式识别涵盖模式识别的统计模型。Ameya拥有B.S.在伊利诺伊大学和M.S.的电气工程中在马萨诸塞术学院的电气工程中。
记录:2010年9月8日
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