MATLAB
实现基于最小角回归（
LARS
）进行电力负荷预测的详细项目实例
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电力负荷预测作为现代电力系统中极为重要的一环，对于保障电网安全稳定运行、优化能源分配以及提升经济效益均具备不可替代的作用。随着我国经济持续快速发展和城市化进程不断推进，电力需求持续攀升，电力系统的复杂性和调度难度也因此大幅增加。准确、高效的负荷预测不仅能够为电网调度和科学用电提供重要的决策依据，也能有效降低调度风险，最大限度提升电网资源的利用效率。传统的负荷预测方法依托线性回归、时间序列等理论，虽然在某些情况下能够取得较好的效果，但面对庞大的多源数据、多变量特征及高度非线性的电力系统演化过程，其模型能力和泛化能力往往显得不足。尤其是在新能源大量接入、用户侧智能用电设备广泛普及的背景下，负荷变化趋势愈发复杂，非线性、非平稳性特征显著，常规预测手段频频遭遇瓶颈。
在此背景之下，研究和应用先进的机器学习与统计学习方法成为必然选择。最小角回归（Least Angle R ...