基于PSO-GM的电力市场预测MATLAB工具箱

资 源 简 介

本项目提供一款基于粒子群优化算法改进灰色模型的MATLAB预测工具，通过智能优化灰色模型参数，显著提升短期电力市场价格的预测精度与适应性。适用于能源市场分析与决策支持。

详 情 说 明

基于粒子群优化灰色模型的短期电力市场价格预测系统

项目介绍

本项目开发一个基于标准粒子群优化算法改进灰色模型的电力市场预测工具。系统通过粒子群算法优化灰色模型的参数配置，提高灰色模型在电力市场预测中的精度和适应性。该工具适用于电力市场运营者、能源交易商等需要进行短期电力价格预测的专业场景。

功能特性

• 智能参数优化：采用粒子群算法自动寻找最优灰色模型参数组合
• 高精度预测：通过优化后的灰色模型生成未来周期的电力市场价格预测
• 全面评估体系：提供MAE、RMSE、MAPE等多种预测精度评估指标
• 直观可视化：生成历史数据与预测值的对比曲线、算法收敛过程图等可视化结果
• 灵活数据支持：支持CSV和MATLAB矩阵格式的历史价格数据输入

使用方法

数据准备

准备电力市场历史价格数据文件，确保包含时间戳和电力价格数值两列，数据量至少4个周期。

参数配置

设置粒子群算法参数（种群规模、最大迭代次数、惯性权重等）和灰色模型预测步长。

运行预测

执行主程序，系统将自动完成数据预处理、参数优化、模型训练和预测生成。

结果获取

系统输出最优灰色模型参数、未来价格预测序列、性能评估指标和可视化图表。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少4GB内存
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统所有核心功能，包括数据读取与预处理、粒子群优化算法实现、灰色模型构建与参数优化、预测结果生成与精度评估、以及各类可视化分析图的绘制。该文件通过模块化设计实现了完整的预测流程，用户可通过简单配置即可完成电力市场价格的短期预测任务。