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雷达卡
MATLAB
实现基于遗传算法（
GA）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力负荷预测在电力系统调度、发电计划、需求侧响应、电力交易、设备检修安排以及新能源友好并网等场景中具有关键地位。近年分布式光伏与风电渗透率快速提升，负荷曲线由“平缓台阶”演变为“深谷高峰”的“鸭子曲线”，再叠加充电桩、数据中心负荷等新型用电主体，传统线性或单一统计模型在稳定性、泛化能力与自适应能力方面暴露出明显不足。面向这种高度非线性、非平稳且受多因素驱动的负荷过程，进化计算提供了灵活且具有全局搜索能力的思路，其中遗传算法（Genetic Algorithm, GA）通过编码、选择、交叉与变异等机制在庞大的超参数或结构空间中进行高效探索，能够为复杂学习器（如支持向量回归、梯度提升树、神经网络等）找到更优的配置，从而显著降低预测误差并提高鲁棒性。本项目围绕“基于GA的电力负荷预测”展开：在数据侧，充分利用历史负荷、气象、节假日、价格与需求响应信号等多源信息；在特征侧，构建时间周期性特征、滞后与滑动统计量 ...
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