基于MATLAB小波与神经网络的电力系统短期负荷预测解决方案

资 源 简 介

本项目利用MATLAB小波工具箱对电力负荷时序数据进行多尺度分解，结合神经网络（LSTM/BP）构建高精度短期预测模型。通过特征提取与非线性拟合，有效提升负荷预测的准确性与稳定性，适用于电力系统调度优化。

详 情 说 明

基于小波分解与神经网络的电力系统短期负荷预测系统

项目介绍

本项目结合MATLAB的小波工具箱与神经网络工具箱，构建一个高性能的电力负荷短期预测模型。系统采用先进的小波多分辨率分析技术（MALLAT算法）对历史负荷时间序列进行多尺度分解，提取不同频带的负荷特征分量，然后分别利用LSTM或BP神经网络对各分量进行精准预测，最后通过小波重构得到未来24小时至72小时的负荷预测结果。该系统为电力系统调度和能源管理提供可靠的技术支持。

功能特性

• 多尺度特征提取: 利用小波变换将负荷序列分解为近似分量和细节分量，捕捉负荷的不同频域特征
• 智能预测核心: 采用LSTM神经网络或BP神经网络，分别对各分量进行时序预测，提高预测精度
• 多源数据融合: 支持负荷数据、气象数据（温度、湿度、风速等）和日期类型标识的综合分析
• 全面性能评估: 提供RMSE、MAE、MAPE等多种误差指标，客观评价预测效果
• 可视化展示: 生成预测曲线与实际负荷对比图，直观展示预测结果

使用方法

1. 数据准备: 准备历史电力负荷数据（每小时/每15分钟采样）、对应时段的气象数据以及日期类型标识文件
2. 参数配置: 设置小波分解层数、神经网络类型、训练参数等关键参数
3. 模型训练: 运行训练程序，系统将自动完成数据预处理、小波分解、神经网络训练等过程
4. 负荷预测: 使用训练好的模型进行未来24-72小时负荷预测
5. 结果分析: 查看预测结果、性能指标和可视化图表，评估模型效果

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱: 小波工具箱、神经网络工具箱/深度学习工具箱
• 硬件建议: 4GB以上内存，支持神经网络训练的GPU（可选）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整预测流程，实现了从数据读取与预处理、小波多尺度分解、神经网络模型构建与训练、各分量独立预测、小波重构合成最终结果，到预测性能评估与可视化图表生成等一系列核心功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块协同工作，确保预测任务的高效执行。