MATLAB自回归模型驱动的电力短期负荷智能预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建自回归（AR）时间序列模型，实现电力负荷的短期精准预测。系统自动分析历史数据，优化模型参数，支持未来24至72小时负荷预测，为电力调度提供智能决策支持。

详 情 说 明

基于自回归模型（AR）的电力短期负荷智能预测系统

项目介绍

本项目采用自回归时间序列分析方法，构建电力负荷短期预测模型。系统能够自动分析历史电力负荷数据，识别负荷变化规律，建立最优自回归模型参数。通过模型训练和验证后，可对未来24小时至72小时的电力负荷进行高精度预测，为电力调度和能源管理提供决策支持。

系统已在实际电力工程中得到应用验证，包含数据预处理、模型训练、预测分析和结果可视化四大核心模块，为电力系统运行提供可靠的负荷预测解决方案。

功能特性

• 智能数据预处理：自动处理历史电力负荷数据，支持异常值检测与清洗
• 自适应模型定阶：采用先进算法自动确定最优AR模型阶数
• 高精度预测能力：支持24-72小时短期负荷预测，提供预测置信区间
• 多维度性能评估：提供RMSE、MAE、MAPE等多种模型评估指标
• 直观结果可视化：生成历史数据对比图、预测趋势图等可视化图表
• 实用模型报告：输出完整模型参数报告和残差分析结果

使用方法

数据准备

准备以下输入数据文件：

• 历史电力负荷时间序列数据（每小时或15分钟采样）
• 对应的时间戳信息（日期、时刻）
• 季节性影响因素（工作日/节假日标志）
• 可选气象数据（温度、湿度等辅助变量）
• 数据质量标识（异常数据标记）

运行预测

1. 配置模型参数设置
2. 运行主程序启动预测流程
3. 查看生成的预测结果和性能报告
4. 分析可视化图表评估预测效果

结果输出

系统将生成：

• 未来24-72小时负荷预测数值序列
• 预测置信区间上下边界
• 模型性能指标报告
• 预测结果可视化图表
• 详细模型参数分析报告

系统要求

硬件环境

• 内存：至少8GB RAM
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的工具箱：统计与机器学习工具箱、信号处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括数据读取与预处理模块的调用、自回归模型参数的自动估计与优化、预测计算过程的执行管理、结果分析与可视化生成的整体控制，以及最终预测报告的输出整合。该文件作为系统运行的入口点，协调各功能模块有序工作，确保预测流程的完整性和准确性。