基于MATLAB小波变换与神经网络组合模型的短期电力负荷预测系统

资 源 简 介

本项目借助MATLAB小波工具箱实现负荷信号的多分辨率分解，结合神经网络工具箱构建深度回归模型，可准确预测未来24至72小时的电力负荷，系统结构清晰、预测精度高。

详 情 说 明

短期电力负荷预测系统

项目介绍

本项目基于小波变换与神经网络组合模型，实现了电力系统短期负荷预测功能。系统结合离散小波变换对负荷序列进行多分辨率分解，利用深度神经网络构建预测模型，能够对未来24-72小时负荷值进行精确预测。该系统可有效处理电力负荷序列的非线性和非平稳特性，为电力系统调度和能源管理提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多分辨率分析：使用离散小波变换对原始负荷序列进行时频域分解
• 深度神经网络预测：构建深度神经网络模型对分解后的各频率分量分别预测
• 多源数据融合：整合历史负荷数据、气象参数和日期类型等多维特征
• 可视化输出：提供未来24小时负荷预测曲线图和详细数据表格
• 性能评估：自动计算MAPE、RMSE等预测性能评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：历史负荷数据（含日期、小时、负荷值）、温度/湿度等气象参数、日期类型（工作日/节假日）
2. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 数据预处理与异常值处理 - 小波分解与重构 - 神经网络模型训练与预测 - 结果可视化与性能评估

1. 查看输出结果：

- prediction_curve.png：未来24小时负荷预测曲线图 - prediction_results.csv：预测结果数值表格 - performance_metrics.txt：预测性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- 小波工具箱 - 神经网络工具箱 - 信号处理工具箱

• 硬件配置：至少8GB内存，推荐16GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括数据预处理、小波分解、神经网络构建、模型训练预测及结果可视化等关键功能模块。具体实现了历史数据的加载与清洗，基于小波变换的负荷序列多尺度分解，深度神经网络模型的构建与参数优化，各分量预测结果的融合重构，以及最终预测结果的图形化展示与性能评估分析。