项目介绍 MATLAB实现基于蚁群优化算法（ACO）进行电力负荷预测

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MATLAB
实现基于蚁群优化算法（
ACO）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力系统向高比例新能源与多能耦合演进，传统依赖单一物理机理或简单统计规律的负荷预测已难以支撑精细化调度与交易结算需求。城市负荷对气象、价格、节假日与用户行为的敏感度在加深，短时到日前各时域的波动性增强，预测对象呈现非线性、非平稳与强季节性叠加特征。面对充电基础设施扩张、楼宇群“源网荷储一体化”改造、虚拟电厂灵活负荷聚合等新场景，运营方需要同时满足安全约束、经济性与公平性；预测误差一旦累积，将直接影响机组启停、旋转备用与现货点对点交易的边际收益。为应对复杂强耦合特征，群体智能优化在参数寻优与结构搜索上展现出稳定鲁棒性与可扩展性。其中，蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）通过信息素与启发式因子的协同作用，自适应地在组合空间中探索“优路径”，对高维离散—连续混合的超参数和特征选择问题具有天然优势。将ACO与机器学习回归模型（如SVR、ELM、随机森林、轻量神经网络）进行 ...

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关键词：matlab实现 MATLAB atlab matla 项目介绍

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