MATLAB
实现基于皇帝企鹅优化算法（
EPO）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着社会经济的不断发展，电力在现代生活与工业生产中的地位愈发突出。电力负荷预测作为电力系统运行与规划的重要基础，为电力调度、设备运维及新能源消纳等多方面提供科学的数据支撑。近年来，城市人口的不断增长、用电需求的多样化、能源结构的逐步转型，使得电力负荷预测面临着前所未有的复杂性和挑战。传统的预测方法，诸如时间序列分析、回归分析等，虽然在部分场景下能够取得一定的效果，但往往难以应对非线性、强耦合及多变的用电行为，预测精度与适应性受到明显限制。
在数据科学和人工智能飞速发展的当下，智能优化算法以其卓越的全局搜索能力和高效的参数寻优能力，逐步成为电力负荷预测研究领域的热点。尤其是在深度学习与优化算法融合应用的推动下，针对实际负荷数据特征与预测模型参数的智能优化，成为提升预测精度、增强模型泛化能力的有效手段。皇帝企鹅优化算法（Emperor Penguin Optimizer, EPO）作为一种新兴的 ...