目录
MATLAB实现基于ARIMA-SVM 自回归积分滑动平均（ARIMA）结合支持向量机（SVM）进行电力负荷预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
提升电力负荷预测准确性 5
优化电网调度与运行管理 6
支持新能源消纳与绿色发展 6
推动电力行业智能化转型 6
促进多源异构数据融合应用 6
提高模型可扩展性与通用性 6
强化电力系统科学决策能力 7
降低运维成本与环境风险 7
项目挑战及解决方案 7
数据质量与完整性问题 7
时序特性建模的复杂性 7
非线性特征的挖掘难度 7
参数选择与模型优化难题 8
高维特征选择与降维处理 8
大规模数据计算与模型效率 8
多样性负荷场景适应性 8
预测误差控制与评估 8
可解释性与工程落地 9
项目模型架构 9
数据获取与预处理 9
ARIMA模型构建与线性预测 9
ARIMA残差提取与非线性特征分析 9
SVM模型设计与训练 9
ARIMA-SVM组合预测系统 10
参数优化与模型评估 10
实验平台与系统实现 10
可扩展性与应用前景 10
项目模型描述及代码示例 11
数据加载与预处理 11
时序平稳性检验与差分处理 11
ARIMA残差分析与特征准备 12
SVM模型训练与残差预测 12
ARIMA-SVM组合预测输出 12
模型性能评价指标 12
可视化预测效果与结果展示 13
结果输出与保存 13
项目应用领域 13
城市电网负荷预测 13
工业园区用电管理 14
智慧能源社区建设 14
新能源电力系统集成 14
电力市场交易与需求响应 14
极端天气与应急调度辅助 15
电力设备健康管理与故障预警 15
区域能源互联网与综合能源服务 15
电动汽车与分布式储能调度 15
项目特点与创新 15
融合线性与非线性建模优势 15
智能参数优化与自适应机制 16
多源异构数据融合 16
模型模块化与工程集成便捷 16
支持多时空尺度预测 16
优秀的泛化能力和鲁棒性 16
高效可视化与交互分析 17
推动智能化能源管理转型 17
丰富的拓展性与应用场景 17
项目应该注意事项 17
数据源可靠性和数据预处理 17
特征选择与特征工程 17
模型参数优化与交叉验证 18
多模型集成与误差反馈机制 18
结果评估和异常误差分析 18
工程实现效率与可扩展性 18
可视化与决策支持 18
安全性与数据隐私保护 19
持续监控与模型再训练 19
项目模型算法流程图 19
项目数据生成具体代码实现 20
项目目录结构设计及各模块功能说明 21
项目目录结构设计 21
各模块功能说明 23
项目部署与应用 24
系统架构设计 24
部署平台与环境准备 24
模型加载与优化 24
实时数据流处理 25
可视化与用户界面 25
GPU/TPU 加速推理 25
系统监控与自动化管理 25
自动化 CI/CD 管道 25
API 服务与业务集成 26
前端展示与结果导出 26
安全性与用户隐私 26
数据加密与权限控制 26
故障恢复与系统备份 26
模型更新与维护 26
模型的持续优化 27
项目未来改进方向 27
引入深度学习和时序神经网络 27
多源数据融合与大数据挖掘 27
增强型自适应与迁移学习 27
多模型集成与端到端自动化 27
智能异常检测与负荷事件分析 28
智能交互与自然语言处理 28
云端部署与分布式计算 28
高级可视化与业务决策支持 28
自动化智能运维与自愈系统 28
节能减碳与绿色优化 29
项目总结与结论 29
程序设计思路和具体代码实现 30
第一阶段：环境准备 30
清空环境变量 30
关闭报警信息 30
关闭开启的图窗 30
清空变量 30
清空命令行 30
检查环境所需的工具箱 30
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱 31
配置GPU加速 31
第二阶段：数据准备 31
数据导入和导出功能 31
文本处理与数据窗口化 32
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 32
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 32
特征提取与序列创建 33
划分训练集和测试集 33
参数设置 33
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 33
算法设计和模型构建 33
优化超参数 34
防止过拟合与超参数调整 35
第四阶段：模型训练与预测 35
设定训练选项 35
模型训练 36
用训练好的模型进行预测 36
保存预测结果与置信区间 36
第五阶段：模型性能评估 37
多指标评估 37
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 37
设计绘制误差热图 38
设计绘制残差分布图 38
设计绘制预测性能指标柱状图 38
第六阶段：精美GUI界面 38
完整代码整合封装（示例） 43
结束 50
随着经济社会的快速发展和城市化进程的不断加快，电力已成为支撑现代社会正常运行的关键资源。电力负荷预测作为电力系统调度与运行管理的核心环节，对于电力系统的安全、经济、稳定运行具有极为重要的意义。准确的负荷预测不仅能够保障电力系统的可靠供电，还能够有效降低运行成本，提高能源利用效率，助力清洁能源的接入和消纳。在新型电力系统建设的背景下，电网结构日益复杂，用电需求呈现出多元化、波动性、季节性等特点，传统的单一预测方法难以适应不断变化的负荷特性，预测精度受到极大挑战。
电力负荷的时序特性显著，既存在日、周、年等周期性变化，也受社会、经济、天气等外部因素的影响，具有明显的非线性与随机性。为了提升电力负荷预测的准确性，业界学者和工程技术人员持续探索更加科学、有效的建模方法。自回归积分滑动平均模型（ARIMA）凭借其良好的线性建模能力，在处理时序数据的趋
势性和周期性方面表现优异，但其对非线性信息的挖掘和建模能力有限，导致在面对电力负荷复杂波动时存在 ...