MATLAB混合优化神经网络电力价格预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建混合优化神经网络模型，结合数据预处理与特征工程模块，能够对未来24小时电力市场价格进行高精度预测，支持历史数据训练与模型动态优化。

详 情 说 明

基于混合优化神经网络的电力市场价格预测系统

项目介绍

本项目构建了一个改进的神经网络模型，专门用于电力市场的价格预测分析。系统通过集成数据预处理模块、特征工程模块和混合神经网络架构，实现对未来24小时电价的高精度预测。系统支持历史数据训练、模型实时优化和预测结果可视化，为电力市场参与者提供决策支持。

功能特性

• 多源数据整合: 整合历史电价数据、电力负荷数据、天气因素、市场运行数据等多种数据源
• 智能特征工程: 使用时序特征工程的滑动窗口技术，有效提取时序特征
• 先进神经网络架构: 采用CNN-LSTM-注意力机制的混合神经网络架构，提升预测精度
• 自适应优化: 使用AdamW优化器进行自适应学习率优化
• 全方位输出分析: 提供预测电价曲线、模型性能报告、特征重要性分析和可视化图表

使用方法

1. 数据准备: 将历史电价数据、电力负荷数据、外部因素数据和市场运行数据按指定格式准备好
2. 模型训练: 运行训练脚本，系统将自动进行数据预处理、特征工程和模型训练
3. 预测生成: 使用训练好的模型生成未来24小时的电力价格预测
4. 结果分析: 查看预测结果可视化图表和模型性能分析报告

系统要求

• Python 3.7+
• PyTorch 1.8+
• NumPy, Pandas, Scikit-learn
• Matplotlib, Seaborn
• Jupyter Notebook (用于结果分析和可视化)

文件说明

在项目主文件中，实现了以下核心功能：首先进行多源数据的加载与整合，包括电力市场数据、负荷数据和外部因素数据；接着执行数据预处理和特征工程，特别是采用滑动窗口技术构建时序特征；然后初始化混合神经网络模型，结合CNN、LSTM和注意力机制进行特征提取和时序建模；之后完成模型训练流程，使用AdamW优化器进行参数优化；最终生成电价预测结果，并输出性能评估报告和可视化图表。