MATLAB
实现基于
BO-Transformer-LSTM
贝叶斯优化算法（
BO）优化Transformer-LSTM
组合模型进行居民用户多步电力负荷预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
居民侧多步电力负荷预测面向家庭、社区、楼宇和低压台区等用电实体，目标是在当前时刻已获得历史负荷、气象、日期、节假日、电价、分布式能源出力等信息的基础上，同时给出未来多个连续时段的负荷估计结果。预测粒度通常可选择十五分钟、三十分钟或一小时，预测视界可覆盖未来四小时、二十四小时甚至更长周期。此类任务不只是单点回归问题，而是具有明显时间关联、周期叠加、随机扰动和多因素耦合特征的序列到向量学习问题。对于居民用户，早高峰、午间低谷、晚间烹饪与娱乐高峰通常呈现相对稳定的日内结构，但居家人数、空调使用、热水器、厨电、充电桩和分布式光伏等设备的启停又会带来显著波动。仅依赖历史均值、指数平滑或传统线性模型，难以同时描述规律性与突发性。
在新型电力系统持续发展的背景下，居民负荷已从被动 ...