基于自适应在线学习的概率负荷预测python联合matlab源代码

负荷预测对于多种能源管理任务是至关重要的，例如调度发电能力，规划供应和需求，最小化能源交易成本。

近年来，由于可再生能源、电动汽车和微电网的整合，这种相关性甚至增加了。

传统的负荷预测技术通过利用过去负荷需求的消费模式来获得单值负荷预测。

然而，这种技术不能评估负载需求的内在不确定性，也不能捕捉消费模式的动态变化。

针对这些问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型自适应在线学习的概率负荷预测方法。

我们建议使用理论保证的学习和预测技术，并实验性地评估它们在多种场景中的性能。

特别是，我们开发了递归更新模型参数的自适应在线学习技术，以及使用最新参数获得概率预测的序列预测技术。

该方法利用不同大小的区域对应的多个数据集来评估其性能，并显示不同的时变消费模式。

结果表明，该方法可以显著提高现有技术在广泛场景下的性能。

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