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基于MATLAB的负荷预测代码-FEMC:预测误差指标定制

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简介:
FEMC是一款利用MATLAB开发的电力负荷预测工具,专注于通过调整预测误差指标来优化模型性能。 负荷预测数学代码菲姆克上次更新时间为2016年7月4日,用于评估预测误差的定制MATLAB代码存储库。所有主文件位于./mainScripts文件夹中,其中包括以下脚本: - Config.m:此函数以工作目录为参数,并设置一个控制优化问题配置和训练过程(包括保存文件名)的cfg结构。 - compareForecasts.m:该脚本运行多种预测模型的训练,然后根据各种指标绘制不同方法的性能。图4、5和6中的结果由这个脚本生成。 请注意,为了使compareForecasts.m正常工作,您需要在计算机上安装R并设置环境路径以从命令行/终端调用它。此外还需要安装许多其他R库;使用初始Config.m值时,在Intel i7-4770 3.4GHz处理器上的运行时间大约为9小时。 - metricSelectMain.m:此脚本训练多种预测模型(包括PFEM和PEMD的不同参数值),在选定的数据集上测试这些模型,选择最佳的PFEM、PEMD参数,并对未见过的测试数据进行最终评估。本段落中的图7即由此生成。

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客服
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  • MATLAB-FEMC
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    FEMC是一款利用MATLAB开发的电力负荷预测工具,专注于通过调整预测误差指标来优化模型性能。 负荷预测数学代码菲姆克上次更新时间为2016年7月4日,用于评估预测误差的定制MATLAB代码存储库。所有主文件位于./mainScripts文件夹中,其中包括以下脚本: - Config.m:此函数以工作目录为参数,并设置一个控制优化问题配置和训练过程(包括保存文件名)的cfg结构。 - compareForecasts.m:该脚本运行多种预测模型的训练,然后根据各种指标绘制不同方法的性能。图4、5和6中的结果由这个脚本生成。 请注意,为了使compareForecasts.m正常工作,您需要在计算机上安装R并设置环境路径以从命令行/终端调用它。此外还需要安装许多其他R库;使用初始Config.m值时,在Intel i7-4770 3.4GHz处理器上的运行时间大约为9小时。 - metricSelectMain.m:此脚本训练多种预测模型(包括PFEM和PEMD的不同参数值),在选定的数据集上测试这些模型,选择最佳的PFEM、PEMD参数,并对未见过的测试数据进行最终评估。本段落中的图7即由此生成。
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    本项目提供了一种基于BP神经网络的电力负荷预测方法,并附有详细的MATLAB实现源码。通过优化算法参数,有效提升了短期负荷预测精度和实用性。 本段落档利用神经网络根据某地的负荷情况进行负荷预测。
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  • 时间序列-MATLAB-在线概率
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  • MATLAB电力理论
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    本研究探讨了利用MATLAB工具进行电力负荷预测的方法与应用,结合先进的统计学和机器学习技术,旨在提高预测精度,为电网规划提供科学依据。 电力负荷预测理论在MATLAB中的应用;电力负荷预测理论与MATLAB结合的研究;基于MATLAB的电力负荷预测理论分析;利用MATLAB进行电力负荷预测理论探讨;关于MATLAB中电力负荷预测理论的方法研究;探索MATLAB环境下电力负荷预测理论的新思路。
  • _BP神经网络在应用及研究.bp
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  • MATLAB-关位数问题
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    本资源提供了一套用于电力系统中负荷预测问题的MATLAB代码。主要讨论了如何处理数据中的精度与位数问题,并展示了优化后的预测模型在实际应用中的效果。 负荷预测数学代码Digitos的过程简要步骤如下: 1. 天气预报:使用名为weathernew.ipynb的处理笔记本段落件进行天气数据调用,该数据来源于Book1.csv。 2. 负荷预测:通过名为demandforecastingnew.ipynb的负载预测过程完成。负荷预测的数据来源为loadforecasting.csv文件。 3. 负荷调度:与调度相关的所有文件均位于命名SIHFinal的文件夹内,子文件夹命名为Scheduling。该调度文件夹包含Export.xls等数据。 以上步骤涵盖了天气预报、需求预测以及负载调度的主要流程和相关资源使用情况。
  • __利用神经网络方法
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    本研究探讨了运用神经网络技术进行电力系统负荷预测的方法,旨在提高预测精度和效率。通过分析历史数据,优化模型参数,为电网调度提供科学依据。 负荷预测是电力系统中的关键任务之一,它旨在通过估算未来的电力消耗来帮助电网公司合理安排发电、调度及资源分配。神经网络技术在这一领域得到了广泛应用,并因其处理复杂非线性关系的能力而备受青睐。 本项目中,我们利用了神经网络模型对历史负荷数据进行分析,实现了高度准确的预测结果,其精确度超过95%,为电力系统的稳定运行提供了有力支持。 常用的神经网络类型包括深度学习中的多层感知器(MLP)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)。这些模型能够识别时间序列数据中的模式,并捕捉负荷变化的周期性和趋势性。在训练过程中,通过调整内部权重来最小化预测值与实际负荷之间的误差,从而提高预测性能。 多层感知器是一种适用于非循环数据的前馈神经网络,它利用多个隐藏层和激活函数学习输入数据的复杂关系。然而,在处理具有时间依赖性的负荷数据时,RNN和LSTM更为适用。尽管RNN允许信息在不同时间步之间流动,但可能会遇到梯度消失或爆炸的问题;而LSTM通过门控机制解决了这一问题,并能有效应对长期依赖性。 实际应用中,负荷预测通常包括以下步骤: 1. 数据预处理:收集历史负荷数据并进行必要的归一化、缺失值和异常值的处理。 2. 特征工程:根据专业知识创建与负荷相关的特征,如日期时间信息、天气条件及节假日等。 3. 模型构建:选择合适的神经网络架构,并设置相应的超参数(例如层数、节点数以及激活函数)。 4. 训练过程:使用历史数据训练模型并优化权重以减少预测误差。 5. 验证与调优:在验证集上评估性能,根据结果调整模型参数。 6. 预测:利用经过充分训练的模型对未来负荷进行预报。 本项目通过上述步骤成功构建了一个高效的负荷预测系统,其准确率超过95%,意味着它能够在大多数情况下提供可靠的预测。为了进一步提升性能,可以考虑引入更多特征或探索更先进的神经网络架构如Transformer等。 总体而言,神经网络在电力系统的负荷预测中展现了巨大潜力,并为优化电网运营和能源管理提供了新途径。随着技术的进步,我们有望开发出更加精确且实时的模型以应对日益复杂的挑战。
  • 【电力BP神经网络电力【附带Matlab 278期】.zip
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    本资源提供基于BP神经网络的电力负荷预测方法及其实现代码。内容包括模型构建、训练过程和预测分析,使用Matlab工具实现,适用于科研与工程应用。 电力负荷预测是电力系统规划与运营中的关键技术之一,它涵盖了电力市场的运作、电网调度以及节能减排等多个方面。本段落主要探讨了使用BP(Backpropagation)神经网络进行电力负荷预测的方法,并提供了相关的Matlab源码,这对于理解并实践神经网络在电力领域的应用具有重要意义。 BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型,通过反向传播算法调整内部权重以最小化预测结果与实际值之间的误差。在电力负荷预测中,BP神经网络能够处理非线性关系和复杂数据模式,从而提高预测精度。通常情况下,预测模型会基于历史的电力负荷数据、天气条件及季节因素等输入训练神经网络,以便学习这些因素与电力消耗之间的关联。 Matlab作为一种强大的数学计算和数据分析工具,在构建和优化神经网络模型方面被广泛使用。在提供的源码中,我们可以看到以下几个关键步骤: 1. **数据预处理**:电力负荷数据可能包含异常值或缺失值,需要进行清洗和填充。此外,还需要对数据进行归一化处理,使所有输入特征在同一尺度上,有利于神经网络的学习。 2. **网络结构设计**:BP神经网络的结构包括输入层、隐藏层以及输出层。其中,输入层节点对应于预测模型的输入变量,而输出层节点则代表了预测结果。隐藏层数量及节点数可以根据问题复杂度进行选择。 3. **模型训练**:使用历史数据对网络进行训练,并通过反向传播算法不断调整权重以最小化误差。在训练过程中需要监控网络收敛情况,防止过拟合或欠拟合现象的发生。 4. **模型验证与测试**:完成训练后,利用未参与训练的数据来评估预测性能。常用的评价指标包括均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)等。 5. **结果分析及应用**:根据预测结果,电力公司可以提前规划发电量、调整设备运行状态,并制定相应的市场交易策略。 随着新型能源接入以及用电行为的变化,电力负荷预测是一个动态过程。因此,不断更新和完善预测模型对于提升精度至关重要。理解并掌握BP神经网络在这一领域的应用不仅有助于提高预测准确性,还能为电力系统的智能化管理提供有力支持。通过分析和研究提供的Matlab源码,我们可以深入理解这个流程,并为自己的项目开发提供参考。