MATLAB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实现小波变换与神经网络的融合，对电力负荷数据进行多分辨率特征提取和智能预测，有效提升短期负荷预测的精度与效率，适用于电力系统调度与能源管理。

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

本项目基于小波分析技术和神经网络算法，构建了一个高效的短期电力负荷预测模型。系统首先使用小波变换对原始负荷序列进行多分辨率分析，提取不同时间尺度的特征分量，然后分别输入到优化的神经网络进行预测，最后通过小波重构得到最终的负荷预测结果。该系统能够有效处理电力负荷的非线性和非平稳特性，显著提高预测精度。

功能特性

• 多源数据支持：整合历史负荷数据、气象数据（温度、湿度等）以及日期类型等多维度输入
• 先进算法融合：结合小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的非线性拟合能力
• 高精度预测：实现未来1-24小时的短期电力负荷预测，提供准确的负荷预估值
• 结果可视化：生成直观的历史数据与预测数据对比曲线图
• 性能评估：提供多种预测精度评估指标（RMSE、MAPE等）
• 灵活数据接口：支持Excel和CSV格式的数据输入和输出

使用方法

1. 数据准备：准备包含以下信息的输入文件（Excel或CSV格式）：

- 每小时历史负荷数据（日期、时间、负荷值） - 气象数据（温度、湿度等环境因素） - 日期类型信息（工作日、周末、节假日等）

1. 配置参数：根据预测需求设置相关参数，包括小波基函数、神经网络结构、预测时间范围等

1. 运行预测：执行主程序，系统将自动完成数据预处理、特征提取、模型训练和负荷预测

1. 结果查看：

- 查看生成的预测结果可视化图表 - 查阅预测精度评估报告 - 导出预测结果文件（支持.txt或.xlsx格式）

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS
• 编程语言：Python 3.7+
• 必要依赖库：

- NumPy, SciPy, Pandas - PyWavelets, TensorFlow/PyTorch - Matplotlib, Seaborn - Scikit-learn

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能模块，负责协调整个预测流程的执行。它首先进行数据加载与预处理，包括数据清洗、异常值处理和特征工程；随后调用小波分析模块对负荷序列进行多分辨率分解；接着初始化并训练神经网络预测模型；完成各子序列预测后，进行小波重构得到最终预测结果；最后生成预测报告与可视化图表，并输出预测精度评估指标。