MATLAB
实现基于
LSTM-PSO
长短期记忆网络（
LSTM
）结合粒子群优化算法（
PSO）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力作为现代社会不可或缺的动力源泉，承载着国家经济发展的核心动能。随着工业化进程加快、城市化水平提升以及居民生活品质的不断提高，电力需求呈现出波动性强、峰谷分明等特点。电网作为电能传输与分配的枢纽，其运行的安全性与稳定性直接关系到国计民生和社会稳定。而精准的电力负荷预测，正是保障电网安全高效运行的关键基础。通过对电力负荷的科学预测，不仅能够帮助电网调度部门合理分配发电负荷，提升能源利用效率，而且可以有效降低运营成本，减少能源浪费，提升可再生能源的消纳能力，为绿色低碳发展目标贡献力量。尤其是在新能源大规模接入电网、负荷结构复杂化的背景下，传统的负荷预测方法在时序规律把握、突发情况应对等方面逐渐表现出局限性，迫切需要注入新一代人工智能与智能优化算法的力量，以更好适应复杂多变的负荷动态。
长短期记忆网络（LSTM） ...