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MATLAB实现基于萤火虫算法（FA）进行电力负荷预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升预测精度与稳健性 2
降低建模门槛与缩短迭代周期 2
强化对外部因素的吸收能力 2
支撑经济调度与成本优化 2
增强可解释与可视化能力 2
适配多颗粒度与多场景迁移 2
提升线上稳定性与降本 3
推动科研—工程闭环 3
项目挑战及解决方案 3
非平稳与多尺度扰动 3
异常值与缺失数据 3
超参数空间复杂与易陷入局部 3
特征冗余与共线性 3
指标多目标权衡 4
训练—推理一致性 4
线上监控与回归漂移 4
项目模型架构 4
数据层与特征工程 4
基学习器：RBF核SVR 4
萤火虫算法优化器 4
多目标标量化与峰段加权 5
特征子集协同搜索 5
交叉验证与时序分层 5
工程化与持久化 5
可解释性与可视化 5
项目模型描述及代码示例 5
数据读取与特征构造（MATLAB） 5
指标函数与峰段加权 6
萤火虫算法主循环 7
搜索空间与适应度封装 8
启动优化并获得最优模型 8
误差评估与可视化 9
特征重要性与灵敏度 9
持久化与部署准备 9
项目应用领域 9
日前与日内调度预测 9
需求响应与分时电价优化 10
园区微网与虚拟电厂运营 10
配电网设备运维与寿命管理 10
数据中心与商业综合体能耗治理 10
新能源消纳与功率平衡 10
项目特点与创新 11
FA与SVR的深度耦合 11
峰段加权的业务对齐 11
连续空间的特征选择 11
可迁移的多粒度配置 11
端到端的工程可复现 11
轻量推理与边缘适配 11
多目标帕累托前沿输出 11
项目应该注意事项 12
数据质量与一致性 12
指标选择与权重设定 12
时序交叉验证与信息泄漏 12
收敛诊断与早停 12
线上监控与再训练 12
项目模型算法流程图 12
项目数据生成具体代码实现 13
项目目录结构设计及各模块功能说明 14
项目目录结构设计 14
各模块功能说明 14
项目部署与应用 15
系统架构设计 15
部署平台与环境准备 15
模型加载与优化 15
实时数据流处理 15
可视化与用户界面 16
GPU/TPU加速推理 16
系统监控与自动化管理 16
自动化CI/CD管道 16
API服务与业务集成 16
安全性与用户隐私 16
故障恢复与系统备份 16
模型更新与持续优化 17
项目未来改进方向 17
融合概率预测与不确定性量化 17
联合可再生出力的净负荷建模 17
面向事件的因果特征 17
自适应漂移处理与在线学习 17
多模型集成与结构优化 17
知识蒸馏与边缘推理 18
项目总结与结论 18
程序设计思路和具体代码实现 18
第一阶段：环境准备 18
清空环境变量 18
关闭报警信息 18
关闭开启的图窗 18
清空变量 19
清空命令行 19
检查环境所需的工具箱 19
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 19
配置GPU加速 20
第二阶段：数据准备 20
数据导入和导出功能 20
文本处理与数据窗口化 21
数据处理功能 21
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 21
数据分析 22
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 22
特征提取与序列创建 22
划分训练集和测试集 22
参数设置 23
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 23
算法设计和模型构建 23
优化超参数 23
防止过拟合与超参数调整 24
第四阶段：模型训练与预测 25
设定训练选项 25
模型训练 25
用训练好的模型进行预测 26
保存预测结果与置信区间 26
第五阶段：模型性能评估 27
多指标评估 27
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 27
设计绘制误差热图 27
设计绘制残差分布图 28
设计绘制预测性能指标柱状图 28
第六阶段：精美GUI界面 28
工具函数区（与主脚本同一文件末尾，便于直接运行） 31
完整代码整合封装 37
电力系统的负荷预测在调度、购售电、检修计划、需求响应以及新能源消纳等环节中发挥着基础性作用。近年来，分布式光伏与风电的接入使得负荷曲线呈现出更强的非线性、非平稳与多尺度特征：工作日与周末的行为差异、节假日聚集效应、季节与温度的交互影响、分时电价对用电侧策略的牵引，以及突发事件导致的结构性突变。传统线性模型在这种背景下容易出现欠拟合或者对异常敏感，单一的机器学习模型虽能捕捉一定非线性，但在超参数空间复杂、评价指标多目标约束下常陷入局部最优。为解决这类“多峰、多约束”的搜索问题，群体智能优化算法逐渐走入电力负荷预测的实践场景。其中，萤火虫算法（Firefly Algorithm, FA）以“亮度—吸引力—距离衰减”为核心范式，具备参数少、收敛快、全局探索与局部开发兼顾的特点，尤其适合用于模型超参数调优、特征子集选择与多目标加权组合的权衡。在MATLAB生态内，统计与机器学习工具箱、优化例程与可视化能力完整，便于构建从数据预处理、特征工程、模型训练、FA超参寻优到误差诊断与可解释性的端到端流程。围绕真实业 ...
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