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雷达卡
MATLAB
实现基于粒子群优化算法（
PSO）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力系统正在经历可再生能源高比例并网、负荷侧灵活性增强以及电动交通快速普及等多重结构性变化，负荷曲线由平滑转向“陡峭+不确定”的新常态。传统经验模型在面对温度突变、节假日错峰、电价响应、分布式光伏反送电等因素的叠加扰动时，预测偏差会被放大；而标准的机器学习方法虽然具备一定非线性刻画能力，但参数空间庞大、超参数耦合复杂、训练耗时高、对异常点和概念漂移的鲁棒性有限。为提升日内、日前以及更长时域的电力负荷预测精度与稳定性，本项目引入粒子群优化算法（PSO）作为全局寻优核心，驱动核回归类模型（以RBF核SVR为主）进行超参数自适应搜索，并叠加交叉验证损失作为适应度，兼顾拟合能力与泛化性能。PSO具有并行易行、实现简洁、参数量少、对目标函数可导性无要求等优点，特别适合在具有多峰、非凸、非光滑的评估面上进行高效探索。项目以MATLAB为工程载体，利用其矩阵运算高效、统计工具完善、可视化能力强的特点，构建从 ...
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