基于MATLAB的BP神经网络电力系统短期负荷预测仿真平台

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现BP神经网络模型，融合历史负荷数据、气象因素和时间特征，提供24-72小时电力负荷预测功能，包含误差分析和泛化能力评估模块，为电力系统调度提供可靠的数据支持。

详 情 说 明

BP神经网络电力系统短期负荷预测仿真平台

项目介绍

本项目基于BP神经网络算法，构建了一个电力系统短期负荷预测仿真平台。通过融合历史负荷数据、气象信息与日期特征，建立非线性预测模型，实现对未来24至72小时电力负荷的精准预测。平台具备完整的预测流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练、预测输出及误差分析，为电力系统调度与规划提供可靠的数据支持。

功能特性

• 多源数据融合: 整合历史负荷、气象条件（温度、湿度、风速等）及日期特征（节假日、星期、季节）作为模型输入
• 自适应特征构建: 采用时间序列滑动窗口技术，自动提取时序依赖关系
• 智能化预测: 基于BP神经网络构建非线性映射模型，实现多步超前负荷预测
• 全面误差评估: 输出平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）等指标，量化预测精度
• 可视化分析: 生成负荷预测曲线、训练过程收敛曲线等图形化结果，直观展示预测性能

使用方法

1. 数据准备: 将历史负荷数据、气象数据及日期特征文件按指定CSV格式放置于项目数据目录
2. 参数配置: 在主程序中选择预测时间范围（24/48/72小时），设置网络结构参数与训练参数
3. 模型训练: 运行主程序，系统自动完成数据预处理、特征构建、模型训练与验证
4. 结果获取: 查看生成的预测曲线图、误差指标表格及训练收敛曲线

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置: 至少4GB内存，支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件承载了平台的核心功能，实现了从数据加载到结果输出的完整预测流程。具体包括：多源数据读取与预处理模块，负责规范化和整合输入数据；特征工程模块，通过滑动窗口技术构建训练样本；神经网络建模模块，完成网络初始化、参数训练与预测计算；结果分析与可视化模块，生成预测曲线、误差指标及训练过程监控图形。