MATLAB
实现基于广义可加模型（
GAM）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着现代社会对电力能源的需求逐年递增，电力负荷预测已成为电力系统规划、运行与控制的关键环节之一。精确的负荷预测不仅可以有效保障供电安全与系统稳定，还能为能源优化配置、经济调度、电网扩展和新能源消纳等决策提供坚实的基础。二十一世纪的信息技术和数据科学为电力系统带来了新的机遇，使大数据驱动的预测方法成为现实。在众多建模思想中，广义可加模型（GAM）以其卓越的灵活性和解释性，能够有效捕捉复杂多元的非线性关系，被广泛应用于能源领域的预测任务。
传统的负荷预测模型如时间序列分析、回归模型、人工神经网络等虽各具优势，但普遍存在面向单一维度或泛化能力有限的问题。电力负荷变化通常受多种因素影响，包括气温、湿度、工作日与节假日、人口流动、城市经济水平、产业结构等。这些变量间常常呈现出非线性与相互作用，传统线性模型难以精准刻画其内在规律，且模型解释性有待提升。神经网络虽然具有强大的拟 ...