MATLAB
实现基于帝王蝶优化算法（
MBO）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着社会经济的持续发展和城市化进程的不断推进，电力作为现代社会运行的基础能源，其消耗量逐年增长，电力负荷的精确预测已成为电力系统安全、经济运行的核心关键。近年来，随着智能电网和大数据技术的快速发展，传统的电力负荷预测方法逐渐暴露出诸多不足，例如对数据的非线性、季节性、突变性等特征处理不够充分，难以应对不断变化的复杂用电环境。精确的负荷预测不仅可以提升电网的调度效率，降低运行成本，还能够有效减少能源浪费，促进清洁能源的接入，优化电力系统的整体资源配置，对于保障电网的安全稳定运行具有极其重要的现实意义。
在此背景下，智能优化算法在电力负荷预测领域受到广泛关注。传统的线性回归、时间序列分析等方法虽有一定的预测能力，但难以适应现代电力系统海量、多维、复杂的数据特征。尤其在面对高维特征、强非线性耦合的电力负荷数据时，传统方法的性能普遍受到限制。人工智能技术的兴起，如神经网络、支持向量机、深度学习等，极大 ...