电力系统负荷预测模型研究

电力系统负荷预测模型研究
负荷预测是指对未来电力系统负荷的预测，它是电力系统可靠运行的重要参考。

近年来，随着科学技术和社会经济的发展，电力系统负荷变化激烈，它的变化影响着电力企业运行成本，已成为影响电力企业运行状况的重要因素。

基于此，负荷预测成为电力系统经济运行的重要研究内容。

目前，常用的电力系统负荷预测模型主要有统计模型、神经网络模型和支持向量机模型等。

这三种模型各有优缺点，适用于不同的场景。

首先是统计模型，它是基于历史数据，可以分析负荷变化的规律，并根据规律预测未来负荷，统计模型的优点是模型简单，计算速度快，应用起来较为方便，并且统计结果更加可信，可以协助企业实际操作，但缺点也显而易见，它不能捕捉电力系统未来负荷变化的更复杂的规律。

其次是神经网络模型，神经网络模型是基于机器学习的一种模型，它具有自学习能力，可以捕捉电力系统未来负荷变化的复杂规律，并精确预测未来负荷。