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雷达卡
MATLAB
实现基于进行多目标粒子群优化（
MOPSO
）电力负荷预测的详细项目实例
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随着全球经济的快速发展和社会的不断进步，电力作为现代社会的基础能源，在工业、农业、交通和居民生活等各个领域发挥着不可替代的重要作用。电力负荷预测技术不仅直接影响到电网的安全、稳定与经济运行，而且对于能源结构优化、智能电网建设和新能源大规模接入等方面具有重要的战略意义。在传统电力系统中，负荷预测主要依靠专家经验或基于线性回归的统计方法进行，但随着电力系统规模的不断扩大，以及负荷影响因素的日益复杂，传统方法已难以满足高精度预测的需求。特别是在新能源大规模接入、电动汽车普及和分布式能源兴起等新形势下，电力负荷呈现出波动性强、非线性和不确定性等特点，对负荷预测提出了更高的要求。
智能电网的发展推动了多种高效预测模型的应用，包括人工神经网络、支持向量机、深度学习等算法。尽管这些方法在一定程度上提升了预测精度，但如何进一步发掘负荷数据的复杂特性、融合多种信息源并实现多目标优化，依然是目前学术界和工 ...
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