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雷达卡
MATLAB
实现基于量子粒子群优化算法（
QPSO
）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运行与调度的核心环节，对现代智能电网的发展起着至关重要的作用。随着经济的高速发展和社会的不断进步，电力系统变得越来越庞大和复杂，用户的用电需求日趋多样化和不可预测。准确的电力负荷预测不仅关系到电网的安全、稳定与经济运行，也是电力市场化改革、节能减排及新能源消纳的关键前提。传统的负荷预测方法如时间序列分析、回归分析和神经网络等，虽然在一定程度上取得了成效，但由于电力负荷具有显著的非线性、时变性和不确定性，这些方法往往存在预测精度不高、泛化能力弱等不足，难以满足当前电力系统智能化发展的需求。
近年来，人工智能与智能优化算法在电力负荷预测领域得到了广泛关注与深入研究。粒子群优化算法（PSO）因其简单易行、全局寻优能力强等优点，在参数优化、特征选择和模型集成等方面展现出较大的潜力。然而，经典粒子群优化算法在处理高维、复杂问题时容易陷入局部最优，导致搜索效率降低、预测精度 ...
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