目录
MATLAB实现基于SVR-GA 支持向量回归（SVR）结合遗传算法（GA）进行电力负荷预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
业务价值量化与成本降低 2
供需安全与韧性提升 2
可再生能源消纳协同 2
运营自动化与工程落地 2
决策透明与可解释性 3
面向极端场景的稳健性 3
多时间尺度统一框架 3
数据治理与合规 3
项目挑战及解决方案 3
非平稳与多源噪声 3
超参数寻优空间复杂 3
异常数据与缺失值 4
工程可维护性 4
指标体系与业务对齐 4
部署资源与延迟 4
项目模型架构 4
数据采集与治理层 4
特征工程层 4
模型层：SVR 组件 5
优化层：GA 组件 5
评估与监控层 5
服务与接口层 5
工作流与自动化 5
项目模型描述及代码示例 5
数据读取与基础清洗（MATLAB） 5
特征矩阵与目标构建 6
时序数据集拆分与交叉验证器 6
SVR 基模型与评价函数封装 6
GA 编码、边界设定与选项 7
GA 运行与最优超参数获取 7
以最优超参数训练与预测 8
误差分层统计与可视化 8
多步滚动预测示例 8
项目应用领域 9
调度与计划编制 9
售电侧采购与对冲 9
园区与建筑能源管理 9
分布式能源与微电网 9
市场交易与结算风控 9
项目特点与创新 10
GA-SVR 一体化自动寻优 10
稳健特征工程与分层评估 10
轻量化与低延迟推理 10
全流程工程化 10
可解释性增强 10
面向极端场景的鲁棒设计 10
并行友好与可扩展 11
项目应该注意事项 11
数据质量与时间对齐 11
防止数据泄漏 11
指标体系多维化 11
资源与性能管理 11
安全与合规 11
项目模型算法流程图 12
项目数据生成具体代码实现 13
项目目录结构设计及各模块功能说明 14
项目目录结构设计 14
各模块功能说明 14
项目部署与应用 15
系统架构设计 15
部署平台与环境准备 15
模型加载与优化 15
实时数据流处理 15
可视化与用户界面 16
GPU/TPU 加速与性能 16
监控与自动化管理 16
CI/CD 与业务集成 16
项目未来改进方向 16
多模型集成与动态加权 16
自适应超参数与元学习 16
数据增强与对抗稳健 17
联邦学习与隐私保护 17
业务闭环强化 17
项目总结与结论 17
程序设计思路和具体代码实现 17
第一阶段：环境准备 17
清空环境变量 17
关闭报警信息 18
关闭开启的图窗 18
清空变量 18
清空命令行 18
检查环境所需的工具箱 18
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 18
配置GPU加速 19
第二阶段：数据准备 19
数据导入和导出功能 19
文本处理与数据窗口化 20
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 21
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 21
特征提取与序列创建 21
划分训练集和测试集 22
参数设置 22
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 22
算法设计和模型构建 22
优化超参数 23
防止过拟合与超参数调整（选择三种互补方法） 23
第四阶段：模型训练与预测 24
设定训练选项 24
模型训练 24
用训练好的模型进行预测 25
保存预测结果与置信区间 25
第五阶段：模型性能评估 25
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE） 25
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 26
设计绘制误差热图 26
设计绘制残差分布图 27
设计绘制预测性能指标柱状图 27
第六阶段：精美GUI界面 27
完整代码整合封装 32
结束 44
电力系统正处在多元化能源结构与负荷侧深度电气化叠加推进阶段，负荷时序呈现更强的非线性、季节性与突发性。传统统计方法在高维特征与非平稳噪声共存时，往往难以兼顾泛化能力与可解释性；深度模型虽然具备强拟合力，但在样本规模有限、实时上线约束严格及算力成本受限的场景中，并非始终具备最佳性价比。支持向量回归（SVR）采用结构风险最小化思想，能够在较小样本下稳定刻画非线性关系，并通过核函数在高维特征空间构造间接映射，特别适用于电力负荷这类受气象、节假日、经济周期与需求响应等多因素驱动的数据。与此同时，SVR 的预测性能高度依赖关键超参数（如核尺度、惩罚系数、ε 不敏感区间等）的精细设定；若仅依靠网格搜索或人工经验，容易陷入局部次优并造成训练耗时过长。遗传算法（GA）具备全局寻优、并行友好与无需可导信息等优势，能够在连续与离散混合空间内高效搜索，使 SVR 的超参数在复杂评价函数下取得更优解。将二者融合，可在保证鲁棒性的同时提升预测精度，并显著缩短人工调参周期。
在电力市场 ...