MATLAB小波神经网络短期电力负荷预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，采用小波变换与神经网络混合模型实现电力系统短期负荷预测。通过多尺度分解负荷序列特征，结合神经网络分别预测各分量，有效提升预测精度与稳定性。

详 情 说 明

基于小波神经网络的短期电力负荷预测系统

项目介绍

本项目实现了一个结合小波分析和神经网络的混合预测模型，专门用于电力系统短期负荷预测。系统采用小波多分辨率分析技术对电力负荷时间序列进行多尺度分解，提取不同频率特征分量，然后利用反向传播神经网络对各分量分别进行预测，最后通过小波重构得到高精度的短期负荷预测结果。该系统为电力系统调度和能源管理提供了有效的技术支撑。

功能特性

• 多尺度特征提取：采用Mallat算法实现小波多分辨率分析，有效分离负荷序列中的高频细节和低频趋势成分
• 混合预测模型：结合小波变换的信号处理优势和神经网络的非线性拟合能力，提高预测精度
• 完整处理流程：包含数据预处理、模型训练、预测验证和结果可视化全流程
• 灵活参数配置：支持小波基函数选择、分解层数调整、神经网络结构参数自定义
• 多维度评估：提供MAPE、RMSE、R²等多种预测精度评价指标
• 丰富可视化：支持小波分解系数、训练过程误差曲线、预测结果对比等图形展示

使用方法

1. 数据准备：准备.mat或.csv格式的电力负荷历史数据（24小时×N天格式）
2. 参数设置：配置小波基函数（如db4）、分解层数、神经网络结构等参数
3. 模型训练：运行训练程序，系统将自动完成数据预处理、小波分解、神经网络训练
4. 负荷预测：使用训练好的模型进行未来24小时负荷预测
5. 结果分析：查看预测精度指标和可视化结果，评估模型性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心预测流程，包括数据读取与预处理、小波多尺度分解、神经网络模型构建与训练、分量预测与结果重构、预测精度评估计算以及多种结果可视化功能。该文件整合了所有关键技术模块，为用户提供一站式的预测解决方案，只需配置相应参数即可完成从数据输入到结果输出的完整预测任务。