电力公司依靠准确的用电负荷预测，以尽量减少金融风险，优化运营效率和可靠性。

临界负荷预测任务包括：

• 从区域电力批发市场的自动化数据访问
• 使用非线性回归，非参数自定义模式，神经网络技术
• 校准模型与历史的预测，如天气，季节性负荷，燃油价格和电价
• 部署和负荷预测算法集成到企业系统

有关在一个单一的建模环境中执行这些任务的详细信息，请参阅MATLAB^®。