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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-LSTM
粒子群优化算法（
PSO）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行电力负荷预测的详细项目实例
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能源系统正在经历数字化、低碳化与高弹性并行发展的深刻阶段，电力负荷预测已成为调度计划、购售电策略、需求响应与储能优化的“中枢神经”。传统统计模型在刻画非线性、季节性与突发扰动方面存在明显局限，而仅依赖深度学习又容易出现超参数敏感、训练不稳定与可解释性不足等问题。为兼顾预测精度、训练效率与工程可落地性，本项目引入粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）的协同范式：通过PSO在连续搜索空间中高效寻优，自动确定LSTM的关键超参数（如层数、隐藏单元数、学习率、序列窗口长度、正则化强度等），同时可联合优化训练轮数与梯度裁剪阈值等训练策略；LSTM侧重于提取日内时序相关性、周内周期性以及季节性变化，捕捉尖峰负荷与节假日效应等复杂模式。该融合思路在电力系统中具备天然优势：其一，电力负荷时序受温度、湿度、价格、产业活动指数、节假日等多因素驱动 ...
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