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雷达卡
MATLAB
实现基于非支配排序遗传算法
II（NSGA-II
）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力负荷预测作为电力系统调度和规划的重要基础，直接影响到电网运行的安全性与经济性。随着社会经济的快速发展和能源结构的深刻变革，电力负荷的波动性、随机性和复杂性日益增强，传统的线性建模方法已难以满足当前高精度负荷预测的需求。面对多元化的数据来源，包括气象信息、经济指标、节假日效应和社会活动等因素，电力负荷预测模型亟需更高的泛化能力和自适应能力。此外，随着可再生能源的大规模接入，负荷预测的精度变得尤为关键，不仅关乎电力市场的健康运行，也关系到电力企业的经济效益与社会整体能源优化。
在过去的数十年间，诸如时间序列分析、人工神经网络、支持向量机等方法逐步应用于电力负荷预测领域。这些方法在不同场景下展现出各自的优势，但也存在泛化能力不足、局部最优陷阱、对参数敏感等局限性。近年来，进化计算方法因其全局寻优能力突出、鲁棒性高，被广泛引入到建模与参数优化过程中。NSGA-II（Non-dom ...
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