考虑天气因素的城市负荷预测方法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

城市电力负荷与气象条件高度相关，特别是温度对负荷的影响最为显著：夏季高温每升高 1℃可使峰值负荷增加 3-5%，冬季低温每降低 1℃可使采暖负荷增加 2-4%。据统计，约 90% 的负荷预测误差源于不准确的天气预报，因此考虑天气因素的负荷预测对电网调度、能源规划至关重要。

二、天气因素对城市负荷的影响机制

2.1 核心影响因素分析

气象因素	影响程度	作用机制	特征表现
温度	★★★★★	驱动空调 / 采暖负荷	呈非对称 U 型关系，18-24℃为基准，夏季影响大于冬季
湿度	★★★☆☆	影响体感温度，增强温度效应	高湿环境下，相同温度体感更高，负荷增幅更大
降水 / 雪	★★★☆☆	影响室内活动，改变用电模式	暴雨天气商业负荷降低，居家负荷增加
风速	★★☆☆☆	影响散热效率，调节体感温度	强风降低夏季体感温度，减少空调负荷
日照	★★★☆☆	影响照明需求和光伏发电	日照强时照明负荷降低，光伏出力增加

⛳️ 运行结果

=== 测试集性能指标对比 ===

模型 RMSE MAE MAPE R²

BPNN 91.4115 64.0518 3.6829% 0.8413

RBF 127.9253 102.6611 5.8352% 0.6892

Elman 73.3636 57.8711 3.3064% 0.8978

Random Forest 51.3609 42.7640 2.4486% 0.9499

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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