MATLAB
实现基于蝙蝠算法（
BA）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着智能电网技术的不断推进和电力市场的深化发展，电力负荷预测作为电力系统运行调度的基础性环节，其准确性直接影响到发电计划编制、电网经济运行与安全稳定性。传统电力负荷预测方法主要依赖于历史负荷数据的线性特征，但现实中的电力负荷往往受气象条件、社会经济活动、节假日因素等多重非线性因素影响，呈现出复杂性与不确定性。在大数据时代背景下，如何高效、准确地从海量历史负荷数据及多维影响因子中挖掘规律，实现对未来负荷的高精度预测，成为电力系统研究的重要课题。基于蝙蝠算法（Bat Algorithm, BA）优化的电力负荷预测方法，融合了智能优化算法的全局寻优能力与负荷预测模型的非线性拟合优势，已成为提升负荷预测精度的重要技术路线之一。
蝙蝠算法是一种受自然界蝙蝠超声波回声定位行为启发而提出的新型智能优化算法，具备全局搜索能力强、收敛速度快、易于实现等特点。该算法通过模拟蝙蝠在搜索食物过程中对频率、响度和脉冲发射率的自 ...