项目介绍 MATLAB实现基于PSO-SVR 粒子群优化算法（PSO）结合支持向量回归（SVR）进行电力负荷预测

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于
PSO-SVR
粒子群优化算法（
PSO）结合支持向量回归（
SVR）进行电力负荷预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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）
电力负荷预测作为电力系统规划、运行与调度的重要前提和基础，是实现电网安全、经济运行的核心保障。随着经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求呈现出多样化、复杂化、波动性强的显著特征，负荷波动趋势受天气变化、社会活动、节假日等多种因素影响愈加显著。科学、准确地预测电力负荷不仅直接影响电力系统运行的稳定性，还关系到电力市场的经济效益和社会效益。面对全球能源互联网发展、“双碳”战略目标的推进以及智能电网、智慧能源的快速兴起，传统负荷预测方法已经逐渐难以满足日益增长的预测精度、实时性和智能化需求。
高质量的电力负荷预测有助于发电企业和电网公司合理规划发电计划，优化调度策略，提高设备利用率，降低运行成本，增强系统抵御风险的能力。此外，负荷预测成果广泛应用于电力市场交易、需求响应、电力现货市场运营等多个环节，在新能源高比例 ...

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：matlab实现 MATLAB atlab matla 负荷预测