MATLAB
实现基于灰狼优化算法（
GWO）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力系统由源、网、荷、储等多个子系统协同运行，需求侧负荷的短期与超短期预测既是调度计划与实时经济运行的关键输入，也是新能源高比例并网与灵活负荷参与市场后的重要保障。传统经验法在稳定负荷形态中尚可达到可接受精度，但在气候变化导致的极端气象日增、需求侧响应频繁触发、分布式光伏与电动车渗透率快速提升的现实环境里，非线性、非平稳与强时变成为常态。面向此类场景，群智能优化擅长在复杂、非凸、包含约束的超参数空间中寻优，而灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）以组织层级（α、β、δ、ω）与围捕猎物的群体协同策略为灵感，兼具搜索广度与收敛速度，适合联动机器学习回归器的超参数搜索，从而构建稳定、可解释且易维护的电力负荷预测方案。项目围绕“GWO + 回归模型（以SVR为主，可拓展至ELM、LSTM、XGBoost）”的组合式路线，在MATLAB环境内实现端到端流程：数据预处理与特征构造、交 ...