MATLAB
实现基于
PSO-SVR
粒子群优化算法（
PSO）结合支持向量回归（
SVR）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力负荷预测作为电力系统规划、运行与调度的重要前提和基础，是实现电网安全、经济运行的核心保障。随着经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求呈现出多样化、复杂化、波动性强的显著特征，负荷波动趋势受天气变化、社会活动、节假日等多种因素影响愈加显著。科学、准确地预测电力负荷不仅直接影响电力系统运行的稳定性，还关系到电力市场的经济效益和社会效益。面对全球能源互联网发展、“双碳”战略目标的推进以及智能电网、智慧能源的快速兴起，传统负荷预测方法已经逐渐难以满足日益增长的预测精度、实时性和智能化需求。
高质量的电力负荷预测有助于发电企业和电网公司合理规划发电计划，优化调度策略，提高设备利用率，降低运行成本，增强系统抵御风险的能力。此外，负荷预测成果广泛应用于电力市场交易、需求响应、电力现货市场运营等多个环节，在新能源高比例 ...