基于MATLAB的时间序列电力系统短期日平均负荷预测系统

资 源 简 介

利用MATLAB开发的电力系统短期负荷预测工具，通过时间序列分析结合气象和时间特征，实现24小时日平均负荷的精确预测。系统包含数据预处理、模型训练和预测模块，为电力调度提供可靠数据支持。

详 情 说 明

基于时间序列的电力系统短期日平均负荷预测系统

项目介绍

本项目是一个专业的电力系统短期负荷预测系统，重点针对未来24小时的日平均负荷进行高精度预测。系统通过整合历史负荷数据、气象因素、时间特征和经济指标等多源信息，构建了覆盖ARIMA/SARIMA、支持向量回归(SVR)、随机森林和LSTM的混合预测模型。该系统为电力调度部门的能源分配和电网稳定运行提供了可靠的数据支持和决策依据。

功能特性

• 多源数据集成：支持历史负荷数据、气象参数、时间特征和经济指标的综合分析
• 混合预测模型：集成传统时间序列分析、机器学习和深度学习方法
• 全面评估体系：提供RMSE、MAPE等多种性能指标和置信区间评估
• 结果可视化：生成历史与预测数据对比曲线、残差分析等专业图表
• 自动报告生成：输出包含关键预测点分析和异常波动预警的详细报告

使用方法

1. 数据准备：将历史负荷数据、气象数据等输入文件按要求格式整理
2. 参数配置：根据需要调整模型参数和预测设置
3. 运行预测：执行主程序启动数据预处理、模型训练和预测流程
4. 结果分析：查看生成的预测结果、性能评估指标和可视化图表
5. 报告应用：根据预测报告进行电力调度决策和能源管理规划

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04及以上，macOS 10.14及以上
• 编程环境：Python 3.7及以上版本
• 依赖库：NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Matplotlib, Statsmodels
• 硬件建议：至少8GB内存，支持GPU加速（针对LSTM模型训练）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与清洗、特征工程处理、多模型训练与优化、负荷预测计算、结果准确性评估以及预测图表和文本报告的生成输出。