基于MATLAB改进深度神经网络的电力市场价格多步预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB平台实现电力市场电价的动态多步预测（1-24小时）。系统集成时间序列特征工程模块，自动提取电价周期性和季节性特征，并通过改进的LSTM-Transformer混合神经网络架构有效提升长期依赖关系建模能力。

详 情 说 明

基于改进深度神经网络的电力市场价格多步预测系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的电力市场电价多步预测系统，能够对未来1至24小时的电价进行精准预测。系统深度整合了时间序列分析技术与改进的深度学习模型，通过融合多维外部特征（如负荷、气象、日期及市场参数），显著提升了预测精度与鲁棒性。该系统为电力市场参与者提供了可靠的决策支持。

功能特性

• 动态多步预测：实现未来1-24小时电价的逐小时点预测与区间估计。
• 自动化特征工程：集成时间序列特征工程模块，自动提取并构造电价的周期性与季节性特征。
• 先进模型架构：采用改进的LSTM-Transformer混合神经网络，有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。
• 完整业务流程：涵盖从数据预处理、模型训练、预测评估到结果可视化的全流程。
• 性能对比分析：提供基准测试功能，支持不同神经网络结构的性能对比，便于模型选型。

使用方法

1. 准备数据：按照指定格式准备历史电价、电力负荷、气象数据、日期特征及市场运行参数等输入文件。
2. 配置参数：在主配置文件或脚本中设置数据路径、模型超参数、预测步长等关键参数。
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动进行数据预处理、模型训练和预测。
4. 获取结果：程序运行结束后，将生成预测结果文件（包含点预测、置信区间及性能指标）和可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), macOS (10.14+)
• Python环境：Python 3.8 或以上版本
• 关键依赖库：

- TensorFlow >= 2.5.0 或 PyTorch >= 1.9.0 - scikit-learn >= 0.24.0 - Pandas >= 1.3.0 - NumPy >= 1.21.0 - Matplotlib >= 3.3.0 - Bayesian-optimization >= 1.2.0

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括整个预测流程的启动与调度、数据加载与预处理模块的调用、时间序列特征工程的执行、改进的LSTM-Transformer混合模型的构建与训练、多步预测任务的实施、预测精度评估与指标计算，以及最终结果的可视化图表生成。