基于MATLAB小波分析与神经网络的短期电力负荷预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的小波工具箱对电力负荷数据进行多尺度分解，提取频域特征，结合神经网络工具箱构建预测模型，实现高精度短期负荷预测，适用于电力系统规划与优化。

详 情 说 明

基于小波分析与神经网络的短期电力负荷预测系统

项目介绍

本项目是一个结合小波变换与神经网络算法的短期电力负荷预测系统。系统通过对历史负荷数据进行小波多尺度分解，提取不同频域特征分量，分别利用神经网络进行训练和预测，最终通过小波重构得到高精度的负荷预测结果。该系统可有效预测未来24小时至一周的电力负荷变化趋势，为电力系统调度和能源管理提供决策支持。

功能特性

• 多尺度特征分析：采用小波变换对负荷时序数据进行多分辨率分解，提取低频趋势分量和高频细节分量
• 智能预测模型：基于BP神经网络构建预测模块，对各分量分别建立专属预测模型
• 多源数据融合：支持融合气象数据（温度、湿度、风速等）和日期类型特征（工作日/假日标识）
• 全面评估体系：提供MAPE、RMSE、R²等多种预测精度评估指标
• 可视化分析：生成负荷预测曲线对比图、分量贡献度分析报告等可视化结果

使用方法

1. 数据准备：准备历史电力负荷数据（CSV格式，包含时间戳和负荷值）、气象数据和日期类型标识文件
2. 参数配置：设置小波基函数类型、分解层数、神经网络结构等参数
3. 模型训练：运行系统进行小波分解和神经网络训练
4. 负荷预测：输入预测时间段，生成未来24小时至一周的负荷预测结果
5. 结果分析：查看预测精度评估指标和可视化分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Wavelet Toolbox）
• 神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，包含数据读取与预处理模块、小波分解与重构模块、神经网络建模与预测模块，以及结果可视化与评估模块。该文件实现了从原始数据输入到最终预测结果输出的完整 pipeline，协调各功能模块有序执行，并生成综合性的预测分析报告。