MATLAB
实现基于
XGBoost-LSTM
极端梯度提升（
XGBoost
）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行电力负荷预测的详细项目实例
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当前社会能源转型与电力市场化正逐步推进，智能电网和可再生能源的大规模接入使得电力系统运行模式发生了深刻变革，电力负荷预测的复杂性显著提升。准确的电力负荷预测不仅是保障电力系统安全、经济运行的重要前提，也是电力公司制定发电计划、调度策略、需求响应和能耗管理的核心环节。随着城市化、工业化的持续发展，电力负荷需求波动更加频繁，季节性、周期性、突发性因素叠加，单一传统预测手段已难以应对复杂多变的实际场景。因此，亟需引入先进的数据挖掘与机器学习方法提升预测精度与泛化能力。
与此同时，受气候变化、经济活动、人口流动等宏观因素影响，电力负荷展现出显著的时序性、非线性和多尺度特征。传统基于物理机理、统计回归等方法在捕捉数据深层模式与长期趋势方面存在一定局限，容易忽略极端事件、异常峰值等因素，造成预测误差。这种 ...