基于MATLAB的小波神经网络(WNN)短期电力负荷预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建小波变换与神经网络结合的混合模型，通过小波分解将非平稳电力负荷序列转换为平稳子序列，并采用神经网络对各子序列进行精准预测，实现对未来24小时或一周内短期负荷的高精度智能预测。

详 情 说 明

基于小波神经网络(WNN)的短期电力负荷智能预测系统

项目介绍

本项目实现了一个结合小波变换与神经网络的混合预测模型，专门用于电力系统短期负荷的高精度预测。系统通过小波多分辨率分析(Mallat算法)将非平稳的电力负荷序列分解为多个平稳子序列，再利用神经网络(BP神经网络/RNN)对每个子序列分别建模预测，最后通过小波重构得到最终负荷预测结果。可有效预测未来24小时或一周的电力负荷，为电力系统调度和能源管理提供决策支持。

功能特性

• 数据预处理: 支持历史电力负荷数据及相关影响因素数据（温度、日期类型、节假日标记等）的导入和处理
• 多分辨率分析: 采用小波分解技术将原始负荷序列转换为平稳子序列
• 智能建模: 结合神经网络对各子序列进行自适应建模和预测
• 结果可视化: 提供负荷预测曲线图、预测精度指标和详细分析报告
• 灵活配置: 支持小波基函数选择、神经网络结构参数等自定义设置

使用方法

1. 准备输入数据：历史电力负荷数据（CSV格式）及相关影响因素数据
2. 配置预测参数：小波基函数选择、神经网络结构参数等
3. 运行系统进行模型训练和负荷预测
4. 查看输出的预测结果、可视化图表和分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱
• 信号处理工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统核心功能，包括数据加载与预处理、小波分解与重构、神经网络建模、负荷预测及结果分析等模块。执行该文件可实现完整的电力负荷预测流程，从数据输入到结果输出的全过程处理。