基于MATLAB的随机森林电力负荷预测与异常检测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用随机森林算法实现电力负荷的高精度预测与异常检测，支持多维特征处理、特征重要性评估和数据填补功能。通过变量交互分析优化预测精度，适用于大规模电力数据场景。

详 情 说 明

基于随机森林的自适应电力负荷预测与异常检测系统

项目介绍

本项目是一个利用随机森林算法构建的自适应电力负荷预测与异常检测系统。系统具备多维度特征处理能力，可实现对电力负荷的高精度预测、特征重要性评估、异常负荷检测及缺失数据自动填补。支持大规模电力数据输入，通过变量交互分析优化预测性能，并采用不平衡数据处理机制保证预测稳定性。系统还提供数据可视化分析界面，支持负荷模式的聚类分析和离群点识别。

功能特性

• 高精度负荷预测：基于随机森林算法实现短期/中期电力负荷预测，提供预测值及置信区间
• 多维度特征处理：支持气象数据、日期特征、经济指标、用户用电行为特征等多种输入特征
• 特征重要性评估：采用Gini重要性和平均不纯度减少方法评估特征贡献度
• 自适应数据预处理：自动处理缺失值填补和不平衡数据重采样
• 异常负载检测：识别电力负荷数据中的离群点和异常模式
• 变量交互分析：分析特征间的相互作用关系，优化预测性能
• 可视化分析：提供负荷模式聚类分析、离群点识别和数据亲近度矩阵可视化
• 模型性能评估：输出RMSE、MAE、R²等多种评估指标

使用方法

数据输入要求

系统支持以下输入数据格式：

1. 历史电力负荷数据（时间序列格式）
2. 气象数据（温度、湿度、风速等）
3. 日期特征（节假日标志、季节因子）
4. 经济指标（可选）
5. 用户用电行为特征（可选）

输出结果

系统将生成以下输出：

1. 负荷预测结果（短期/中期预测值及置信区间）
2. 特征重要性排序报告
3. 异常负载检测报告（离群点标识）
4. 变量交互作用分析图表
5. 模型性能评估指标（RMSE、MAE、R²等）
6. 数据亲近度矩阵（用于聚类可视化）

运行步骤

1. 准备符合格式要求的输入数据文件
2. 配置系统参数（如预测周期、模型参数等）
3. 运行主程序启动预测与分析流程
4. 查看生成的预测结果和分析报告
5. 通过可视化界面分析负荷模式和检测结果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 内存：推荐8GB以上（处理大规模数据时建议16GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 软件依赖：MATLAB R2020a或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱，并行计算工具箱（可选）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了完整的电力负荷预测与分析流程。该文件负责数据读取与预处理、随机森林模型的训练与优化、负荷预测计算、异常检测分析、特征重要性评估以及结果可视化输出。通过调用各功能模块，主程序能够自动完成从数据输入到结果生成的全过程，并提供用户交互界面用于参数配置和结果展示。