基于机器学习之模型树短期负荷预测（Matlab代码实现）
1 概述负荷预测对于发电和配电公司而言非常重要，可以提前做出有价值的决策，最终实现业务利润最大化。它还通过提供具有所需电压水平的不间断流量 [4] 来帮助当地配电公司提高为客户提供的服务质量。根据预测时间范围，负荷预测分为三类。一小时到一周的预测范围被认为是短期负荷预测，而一周到一年的预测持续时间和...
考虑充电负荷空间可调度特性的分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法（Matlab代码实现）
💥1 概述文献来源：为了更为清晰地描述以上的电动汽车负荷空间可调度特性，图4-1给出了充电负荷空间可调度特性对配电系统运行状态的影响示意图。图中的电动汽车以红色节点为行驶目的地，在其可接受的调度距离范围内，存在充电站2、充电站3、充电站6等3个电动汽车充电站可作为充电行为发生处所。在此基础上，通过...
车-电-路网时空分布负荷预测研究（Matlab代码）
💥1 概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型后，下图给出了充电负荷时空分布预测具体流程。由图3可知，充电负荷时空分布预...
分时电价环境下用户负荷需求响应分析方法(Matlab代码实现）
💥1 概述需求响应 DR（demand response）是指电能终端用户在电力供应市场成本较高或在系统可靠性受到损害时，接受供电公司的价格引导或经济激励，改变用电消费模式，从而获得经济效益[1-2]的一种用电方式。随着竞争市场的发展与完善，电力系统的利益主体逐渐多元化，需求侧资源在...
【价格型需求响应】基于Logistic函数的负荷转移率模型需求响应研究（Matlab代码实现）
💥1 概述从需求侧角度看，随着电力市场的不断完善，交易主体的多元化，交易方式的透明化以及交易内容的灵活化，为需求侧响应的发展注入了新的活力[11-12]。根据“十三五”时期经济社会发展理念，电力需求侧管理（Demand Side Management，DSM）工作要求积...
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
💥1 概述文献来源：摘要：在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,...
LSTM对比Bi-LSTM的电力负荷时间序列预测（Matlab）
0 概述 本文使用LSTM和Bi-LSTM，以电力负荷预测为例对比了两者的预测性能，其中将电力负荷构造为滑动时间窗的形式作为网络输出输入，实现LSTM与Bi-LSTM网络的多输入单输出模型，相比于单输入单输出的模型有更高的准确性。本文的电力负荷滑动窗输入构建方...
【负荷预测】基于灰色理论负荷预测的应用研究（Matlab代码实现）
💥1 概述参考文献： 负荷预测是电力系统规划和运行中的重要工作之一，它决定了发电、输电和电量的分配，在一定规划期内负荷与用电量的大小决定了电力系统的发展规划和发展速度。目前，负荷预测方法很多，其中灰色预测是一种比较有效的方法，而且广泛用于中长期负荷预测中。本文对灰色系统GM(1,1）.....
【非侵入式负荷监测】低采样率电动汽车充电的无训练非侵入式负荷监测（Matlab代码实现）
💥1 概述摘要非侵入式负载监测（NILM）是智能电网和智能家居中的一个重要课题。已经提出了许多能量分解算法来从一个聚集的信号观测中检测各种单独的设备。然而，由于电动汽车在家充电是最近才出现的，因此很少有研究在住宅环境中对插电式电动汽车（EV）充电进行能量分解的工作。最近的研究表明，电...
基于人工神经网络的空压机负荷预测（Matlab代码实现）
💥1 概述本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线，这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。使用两层前馈神经网络和长短期记忆两个人工神经网络来预测空压机的电气负荷。📚2 运行结果2.1 算例12.2 算例2 2.3 算例3部分代码：close all...
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