基于MATLAB的自回归时间序列电力短期负荷预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现自回归(AR)模型，分析历史电力负荷数据，建立预测系统，可对未来24至72小时负荷进行精准预测，已在实际电力系统中验证有效性。

详 情 说 明

基于自回归时间序列的电力短期负荷预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于自回归(AR)模型的时间序列预测系统，专门用于电力系统的短期负荷预测。系统能够分析历史电力负荷数据，建立自回归预测模型，对未来24小时至72小时的电力负荷进行准确预测。该系统已在实际电力工程项目中应用，为电网调度和电力分配提供决策支持。

功能特性

• 自回归模型参数估计与优化：采用最大似然估计等方法确定AR模型最优参数
• 时间序列平稳性检验与数据预处理：自动检测数据平稳性并进行必要的差分处理
• 模型性能评估与预测置信区间计算：提供全面的模型评估指标和预测不确定性量化
• 多维度预测输出：生成预测结果数据表、性能指标报告和可视化图表
• 灵活的参数配置：支持自定义模型阶数、预测时间范围和置信水平

使用方法

数据准备

准备历史电力负荷数据CSV文件，包含两列：

• 时间戳（格式：年-月-日 时:分:秒）
• 电力负荷值（单位：兆瓦）

参数设置

配置预测参数：

• 自回归模型阶数（p值）
• 预测时间范围（小时数，24-72小时）
• 置信水平设置（如95%）

运行预测

执行主程序，系统将自动完成数据预处理、模型训练、预测生成和结果输出。

结果获取

系统输出包括：

• 预测结果数据表（未来时间点的负荷预测值及置信区间）
• 模型性能指标报告（RMSE、MAE、R²）
• 可视化预测图表（历史与预测对比曲线、置信区间、残差分析）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存
• 支持的数据格式：CSV

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据读取与验证、时间序列平稳性检验、数据差分预处理、自回归模型参数估计、负荷预测计算、置信区间生成、模型性能评估以及结果可视化输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的预测解决方案。