基于粒子群优化的MATLAB电力负荷预测系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现粒子群优化算法，对电力负荷预测模型（如SVM或神经网络）进行超参数寻优。通过整合历史负荷数据、温度及日期类型等多源数据，显著提升短期负荷预测精度并增强模型鲁棒性，适用于电力系统规划与能源管理场景。

详 情 说 明

基于粒子群优化算法的电力负荷短期预测系统

项目介绍

本项目开发了一个用于短期电力负荷预测的系统，核心创新点在于利用粒子群优化算法对预测模型的超参数进行自动寻优。系统能够综合历史负荷数据、气象条件以及日期类型等多维特征，构建高精度的机器学习回归模型（如支持向量机或神经网络），实现对未来24小时至72小时负荷需求的精准预测。该系统为电力系统的调度与规划提供了可靠的决策支持。

功能特性

• 多源数据融合处理：整合历史负荷、温度湿度等气象数据、以及工作日/节假日等日期信息，构建全面的特征数据集。
• 智能参数优化：采用粒子群优化算法，自动搜索并确定预测模型的最佳超参数组合，有效提升模型性能。
• 高精度预测：基于优化后的模型，输出未来24小时、48小时或72小时的精细化负荷预测值。
• 全面的误差分析：提供均方根误差、平均绝对百分比误差等多个性能指标，量化评估预测效果。
• 结果可视化：生成直观的图表，对比展示历史实际负荷值与未来预测值的趋势曲线。

使用方法

1. 数据准备：按指定格式准备输入数据。

* 负荷数据.csv：包含时间戳和对应的负荷值。 * 气象数据.csv：包含与负荷数据时间对齐的温度、湿度等气象因素。 * 日期类型.csv：标注对应日期是否为工作日、节假日或季节。

1. 系统配置：在main.m文件中设置预测参数，如预测时间范围（24/48/72小时）。

1. 运行主程序：在MATLAB环境中运行main.m文件，系统将自动执行数据预处理、模型训练、参数优化、预测及结果分析全过程。

1. 获取结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口输出预测结果和性能指标，并自动生成预测趋势对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Neural Network Toolbox (如需使用神经网络模型)

文件说明

项目主程序文件集中实现了系统的核心工作流程。其主要功能包括：启动粒子群优化算法对选定的预测模型进行超参数寻优；协调完成从数据加载、特征工程、模型训练到负荷预测的全过程；计算并展示预测性能评价指标；最终绘制负荷预测值与实际值的对比可视化图表。