基于MATLAB的小波神经网络短期电力负荷预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种集成小波变换与神经网络的混合模型，通过多分辨率分析提取历史负荷数据的频域特征，实现1-24小时短期电力负荷的高精度预测，提升电力系统调度效率。

详 情 说 明

基于小波神经网络的短期电力负荷智能预测系统

项目介绍

本项目开发了一个集成小波变换与神经网络的混合预测模型，专门用于实现电力系统短期负荷（通常为1-24小时）的高精度预测。系统首先运用小波多分辨率分析技术对历史负荷数据进行分解，提取不同频域的特征分量；随后利用神经网络（如BP神经网络或LSTM网络）对这些特征进行非线性映射学习；最终结合小波重构技术生成未来时段的负荷预测值。该系统集成了数据预处理、模型训练、预测验证和结果可视化等完整模块，旨在为电力系统调度提供可靠的负荷预测支持。

功能特性

• 多分辨率分析：采用Mallat算法进行小波变换，有效分离负荷序列中的高频细节与低频趋势成分。
• 智能预测核心：支持BP神经网络或LSTM网络作为学习器，捕捉负荷与时间、气象等因素间的复杂非线性关系。
• 多源数据融合：支持历史负荷数据、时间特征（星期类型、节假日标志）以及气象数据（温度、湿度等）作为输入。
• 标准化数据处理：内置数据归一化与反归一化处理流程，确保模型训练稳定与预测结果可解释。
• 全面评估与可视化：输出预测值的同时，提供MAPE、RMSE、R²等多种精度评估指标，并生成历史数据与预测曲线的对比图以及模型训练误差收敛曲线。

使用方法

1. 数据准备：将历史电力负荷数据（每小时或每15分钟采样）、时间特征数据以及相关气象数据整理为指定格式（如CSV）。确保所有输入数据已进行min-max归一化处理，数值范围在[0,1]区间内。
2. 模型配置：根据实际需求，在配置文件中设置模型参数，例如选择神经网络类型（BP或LSTM）、小波基函数、网络结构、训练迭代次数等。
3. 运行主程序：执行系统主入口文件，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练与预测的全流程。
4. 结果获取：程序运行结束后，将在指定目录生成未来24小时的负荷预测值（反归一化后的实际功率值）、预测精度评估报告以及结果可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox (用于小波变换), Deep Learning Toolbox (若使用LSTM网络), Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主入口文件承担了系统的核心调度功能。它主要负责协调整个预测流程的各个环节，包括：初始化系统参数与路径、加载并校验输入数据、执行数据预处理操作（如归一化与小波分解）、根据配置初始化并训练指定的神经网络预测模型、进行负荷预测并完成小波重构、对预测结果进行反归一化以得到实际功率值、计算各类预测精度评估指标，以及最终生成并保存预测结果与可视化图表。