基于优化算法的电力系统负荷预测Python

基于优化算法的电力系统负荷预测是一种利用数学优化方法来预测电力系统负荷的技术。Python是一种常用的编程语言，可以用于实现这种预测算法。

在电力系统负荷预测中，优化算法可以用于确定最佳的负荷预测模型参数，以最小化预测误差。常见的优化算法包括遗传算法、粒子群优化、模拟退火等。

以下是一个基于遗传算法的电力系统负荷预测Python的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数（预测误差）
def objective_function(params):
    # 根据参数params计算负荷预测值
    # 计算预测误差
    error = ...
    return error

# 定义参数的取值范围
bounds = [(0, 1), (0, 1), ...]

# 使用遗传算法进行优化
result = minimize(objective_function, bounds, method='differential_evolution')

# 输出最优参数
best_params = result.x
print("最优参数：", best_params)

以上代码中，首先定义了一个目标函数`objective_function`，该函数根据给定的参数计算负荷预测值，并计算预测误差。然后定义了参数的取值范围`bounds`，用于限制参数的搜索空间。最后使用`minimize`函数进行优化，选择了遗传算法作为优化方法，并输出了最优参数。