项目介绍 MATLAB实现基于模拟退火算法（SA）进行电力负荷预测

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MATLAB
实现基于模拟退火算法（
SA）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力系统正向低碳化、数字化与韧性并重的阶段迈进，负荷预测已从“给出单点数值”演进为“面向多时段、多来源数据的全局优化问题”。传统统计模型在结构可解释与快速部署方面具有优势，但在复杂非线性与多约束耦合场景中容易出现偏差累积；深度学习模型具备强表征能力，却常见超参数众多、训练成本高、对样本规模与噪声敏感等问题。为在精度、稳定性、可解释性与工程可落地之间取得平衡，引入模拟退火（Simulated Annealing, SA）作为全局优化引擎，对负荷预测模型的关键环节进行自动化寻优，包括超参数、特征子集、损失加权、异常处理阈值与滑窗长度等。SA 通过“能量函数—温度—马尔可夫链”机制在解空间内进行受控随机搜索，可跳出局部最优，兼顾探索与收敛；当目标函 ...

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