用epftoolbox写一份电价预测

EPFToolbox是一个用于电力系统分析的Matlab工具箱，它并不直接支持电价预测功能。然而，如果你需要利用它来进行相关的能源数据处理、时间序列分析等工作，可以按照以下步骤来编写电价预测模型：

1. 导入所需库：首先，你需要加载EPFToolbox以及必要的统计或机器学习库，如 Econometrics Toolbox 或者 Statistics and Machine Learning Toolbox。

addpath('epftoolbox') % 加载EPFToolbox路径

2. 数据预处理：收集历史电价数据，包括电价、时间序列特征（如季节、天气、政策变化等）。对数据进行清洗、缺失值处理、归一化或标准化，以便于后续建模。

% 读取数据
data = readtable('electricity_data.csv');

% 数据预处理
data = preprocessData(data); % 自定义函数处理数据

3. 特征工程：创建有意义的特征组合，可能包括自变量之间的交互项、滑动窗口特征等。

features = createFeatures(data); % 自定义函数生成特征

4. 模型选择：选择适合的时间序列预测模型，比如ARIMA、指数平滑法（Exponential Smoothing）、LSTM（如果使用神经网络）等。

model = fitARIMA(features, data.Price) % 使用ARIMA模型作为示例

5. 训练和评估：训练模型并使用交叉验证评估预测性能。

[trainedModel, cvResults] = trainAndEvaluate(model, features, data.Price);

6. 预测：基于训练好的模型对未来电价进行预测。

futurePrices = predict(trainedModel, forecastHorizon); % forecastHorizon是你想要预测的时期长度

7. 可视化结果：将预测结果与实际数据对比，检查预测效果。

plot(data.Date, data.Price, 'b', futurePrices, 'r--');
xlabel('日期');
ylabel('电价');
legend('实际价格', '预测价格');