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雷达卡
MATLAB
实现基于梯度下降法（
GD）进行电力负荷预测的详细项目实例
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伴随着社会经济的持续发展，电力需求呈现出逐年递增且波动幅度不断扩大的趋势。作为支撑城市正常运转和产业升级的重要能源载体，电力负荷的科学预测对于保障电网的安全、稳定、高效运行具有举足轻重的意义。在实际电力系统调度与管理过程中，负荷预测不仅能够辅助运维人员合理安排发电计划、优化电网资源配置、规避运行风险，还可为能源产业链上下游的决策提供坚实的数据基础。随着新型城镇化推进、工业化进程加快以及居民生活水平提高，电力消费模式变得日趋复杂和多元，导致电力负荷曲线波动性显著增强，呈现出明显的周期性、随机性和非线性等特征。传统的负荷预测方法如时间序列分析、神经网络模型以及统计回归模型等在特定场景下虽取得一定成效，但仍存在对非线性关系刻画不足、参数优化受限、泛化能力较弱等短板。尤其是在数据量较大、特征维度较高时，这些方法容易陷入计算效率低、模型收敛慢等困境。因此，开发一种高效、稳定、易实现的负荷预测算法成为电力行业亟 ...
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