负荷响应

电价弹性系数矩阵的 Matlab 实现，用起来还挺顺的，尤其在负荷需求响应场景下，削峰填谷的效果蛮的。你只需要输入电价变化范围，它就能帮你模拟出负荷的调整响应，像是在做个策略小沙盘。 电力系统的需求响应其实蛮依赖这个矩阵模型的。电价一变，负荷怎么走，怎么影响运行可靠性，都能量化出来。用在实际调度里，也比较稳，响应快，结果也有理有据。 代码写得还不错，结构清晰。矩阵部分用的是标准 Matlab 矩阵操作，比如inv、diag这种基础函数搭配优化迭代。整体逻辑不绕，跑起来速度也挺快。你自己加点场景数据进去也方便。 如果你正在做峰谷电价策略模拟，或者想结合风电、负荷预测一起联调，这个代码资源适合拿来

电网由传统发电厂和风力发电厂构成。使用相量模拟方法评估电网的频率响应。

响应面分析软件是一种用于分析数据和优化设计的工具。它能够帮助用户通过数学模型找到最优条件，以实现最佳结果。

2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git

每个试验都有不同的目的：有的最大化结果，如某种物质的提取率；有的最小化结果，如检查几种因素对产品稳定性的影响；有时我们需要将结果稳定在特定范围内或趋近于一个固定的目标值。在这些情况下，我们可以选择适合的模式进行操作。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

这款应用程序利用消费者负载模型生成办公楼的综合电力负荷配置文件。用户可以根据需要调整模型参数，并在不同的时间分辨率和周期下生成数据。

线性回归的热负荷计算，用 MATLAB 写起来其实蛮，适合做工程的朋友。用fitlm直接建模，数据扔进去就能跑出结果，斜率、截距都自动搞定。如果你遇到数据不是完全线性的，还能用poly2搞多项式回归，灵活得。整个流程清晰、代码也不复杂，适合上手或者做个小项目试水。

基于场景划分，对风光出力数据分析不同场景下的耦合特性，研究其减小波动性、提高跟踪负荷度及预测精度等特性，提出耦合度和跟踪负荷度计算方法。

LM-BP 的预测程序挺轻巧的，适合刚入门或者快速搭建电力负荷预测模型的朋友。虽然作者没附带.mat数据文件，但代码本身还挺清晰，适合自己拿数据试试。BP 神经网络加上LM 算法，收敛速度比较快，在电力数据这种周期性强的场景下，表现还不错。嗯，要是你之前接触过trainlm，应该能快上手。 程序用的Matlab 神经网络工具箱，核心是经典的误差反向传播算法，训练速度挺快，响应也快。不过要注意，自己用的时候记得先准备好标准化的数据，免得训练结果发散。 你要是对其他变种感兴趣，可以看看比如Elman 神经网络或者遗传算法优化 BP那类，网上也有不少资源，我挑了几个靠谱的放下面了，懒得找的话直接点进