发帖
雷达卡
MATLAB
实现基于猫群优化算法（
CSO）进行电力负荷预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着现代社会经济的飞速发展，电力系统已成为国家经济和社会运转的重要基础设施。电力负荷预测在电力系统的运行与规划中扮演着不可替代的角色，准确的负荷预测不仅有助于电力调度部门合理安排发电计划，降低能耗，还能提升供电的可靠性和经济性。由于电力负荷受多种复杂因素影响，包括气象条件、季节变化、经济活动、社会事件等，导致电力负荷具有明显的随机性、周期性与突变性。因此，如何对电力负荷进行高精度预测一直是电力系统自动化领域的重要研究方向。
传统负荷预测方法如时间序列法、回归分析法、神经网络等虽然在实际应用中取得了一定效果，但面对大规模数据、非线性复杂关系以及动态变化的环境时，仍然存在一定局限。基于智能优化算法的电力负荷预测方法以其较强的全局寻优能力和自适应性，越来越受到学术界与工业界的广泛关注。近年来，猫群优化算法（Cat Swarm Optimization, CSO）作为一种新兴的群体智能优化算法，因其简洁 ...
京公网安备 11010802022788号
