需求侧电力负荷预测（Matlab代码实现）

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👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。在我这个专栏记录我有空时的一些哲学思考和科研笔记：科研和哲思。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

📋📋📋本文目录如下：⛳️⛳️⛳️

目录

1 概述

2 数学模型

3 运行结果

4 Matlab代码与文章详细讲解

5 写在最后

1 概述

建筑用电需求预测必将在未来电网中发挥重要作用。鉴于间歇性可再生能源的部署和不断增加的电力消耗，生成准确的建筑级电力需求预测对于电网运营商和建筑能源管理系统都将很有价值。文献中包含丰富的单个建筑物的预测模型。然而，一个持续的挑战是开发一种广泛适用的方法，用于跨地理位置、季节和使用类型的需求预测。本文解决了对电力需求预测的通用方法的需求，该方法通过制定集成学习方法，使用门控函数实时执行模型验证和选择。通过从电力需求数据流中学习，该方法几乎不需要了解能源最终用途，因此非常适合实际部署。虽然集成方法能够合并复杂的预测器，例如人工神经网络或季节性自回归集成移动平均模型，但这项工作将侧重于采用更简单的模型，例如普通最小二乘法和 k-最近邻。通过将我们的方法应用于 32 个建筑电力需求数据集（8 个商业和 24 个住宅），我们生成了商业和住宅建筑的平均绝对百分比误差分别为 7.5% 和 55.8% 的电力需求预测。提高电力需求预测的准确性并有助于电力系统的管理，最近已经关注使用各种模型进行短期建筑级电力需求预测 [4][5]。准确和自适应地预测需求侧负荷的能力将在维持电网稳定性和实现可再生能源整合方面发挥关键作用。此外，在需求响应和微电网管理等研究框架下，许多新颖的最优控制方案需要短期建筑电力需求预测来帮助决策[6]。