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雷达卡
MATLAB
实现基于随机森林回归（
RF）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着全球能源格局的转型与城市化进程的不断加速，现代社会对于电力能源的需求呈现出迅猛增长的态势。智能电网、可再生能源并网以及新型用电模式的兴起，极大丰富了电力系统的结构和参与主体，但同时也带来了负荷预测难度的显著提升。高精度的电力负荷预测作为电力系统规划、运行与调度的核心组成部分，是保障电网安全、提升能效、支持清洁能源优化利用的基础。准确掌握负荷变化趋势不仅能够优化发电资源配置，提升电力供应的可靠性和经济性，还在配网自动化、需求响应管理、新能源消纳、电能市场交易等多领域发挥着不可替代的重要支撑作用。
在传统电力负荷预测方法中，线性回归、自回归移动平均（ARMA）、灰色预测理论、时间序列分解等方法被广泛采用。然而，这些方法对负荷数据的线性假设较强、建模能力有限，难以捕捉影响负荷的天气、经济活动、居民行为等多重因子的复杂非线性关系。随着智能电表大量部署，数据维度陡增，多变 ...
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