电力系统负荷预测方法研究
《2024年电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》范文
《电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续增长，电力系统的稳定运行和负荷预测显得尤为重要。
电力系统负荷预测是电力行业的重要研究领域，对于保障电力系统的安全、经济、可靠运行具有重大意义。
本文将对电力系统负荷预测的研究进行综述，并探讨其发展方向。
二、电力系统负荷预测研究综述1. 负荷预测方法电力系统负荷预测方法主要包括传统统计方法、机器学习方法、人工智能方法等。
传统统计方法如时间序列分析、回归分析等，通过分析历史数据，建立数学模型进行预测。
机器学习方法如支持向量机、随机森林等，通过学习历史数据中的规律，实现负荷预测。
近年来，人工智能方法如深度学习、神经网络等在负荷预测中得到了广泛应用，取得了较好的预测效果。
2. 负荷预测模型负荷预测模型主要包括确定性模型和概率性模型。
确定性模型如线性回归模型、灰色预测模型等，通过建立数学关系，预测未来负荷值。
概率性模型如马尔科夫链、贝叶斯网络等，通过分析历史数据的概率分布，预测未来负荷的概率分布。
3. 负荷预测的应用电力系统负荷预测广泛应用于电力调度、电力规划、电力市场等方面。
在电力调度中，负荷预测能够帮助调度人员合理安排发电计划，保障电力系统的稳定运行。
在电力规划中，负荷预测能够帮助规划人员制定合理的电网建设规划，提高电力系统的供电能力。
在电力市场中，负荷预测能够帮助电力企业制定合理的电价策略，提高经济效益。
三、电力系统负荷预测的发展方向1. 数据驱动的负荷预测随着大数据、云计算等技术的发展，数据驱动的负荷预测将成为未来的发展趋势。
通过收集和分析海量数据，挖掘数据中的规律和趋势，提高负荷预测的准确性和可靠性。
同时，数据驱动的负荷预测还能够考虑更多因素，如天气、政策、经济等，提高预测的全面性和准确性。
2. 深度学习在负荷预测中的应用深度学习在电力系统负荷预测中具有广阔的应用前景。
通过建立深度学习模型，学习历史数据中的非线性关系和复杂模式，提高负荷预测的精度和稳定性。
电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨
电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨电力系统负荷预测是电力系统经济运行和调度的重要环节，其准确性直接影响着电力系统的安全稳定运行。
随着电力系统的发展和现代化，负荷预测技术也在不断革新和发展。
本文将对电力系统负荷预测的研究现状进行综述，并探讨其未来的发展方向。
一、负荷预测研究现状1. 传统负荷预测方法传统的负荷预测方法主要包括时间序列分析、回归分析和专家系统等。
时间序列分析是最常用的方法之一，通过对历史负荷数据进行分析得出未来的负荷趋势。
回归分析则是通过建立与负荷相关的指标来预测未来负荷。
专家系统则是利用专家知识和经验来进行负荷预测。
这些方法在一定程度上能够满足负荷预测的需求，但受限于模型的复杂性和准确性。
随着数据挖掘和机器学习技术的发展，基于统计模型的负荷预测方法逐渐成为主流。
这些方法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。
这些方法能够通过对历史数据的学习和建模来进行负荷预测，能够适应不同的负荷变化规律和复杂性。
基于统计模型的负荷预测方法在预测精度和实用性上有了显著提升，成为当前电力系统负荷预测的主流方法。
3. 基于深度学习的负荷预测方法近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的负荷预测方法也逐渐受到关注。
深度学习技术能够通过对大量数据的学习和训练来提高模型的预测能力，具有适应复杂系统和非线性关系的优势。
基于深度学习的负荷预测方法在一些领域已经取得了较好的效果，并成为未来的发展趋势之一。
二、负荷预测的发展方向1. 数据驱动的方法未来的负荷预测方法将更加趋向于数据驱动，即通过大数据和机器学习技术来进行负荷预测。
这将需要更多的历史负荷数据和高效的数据处理技术，以适应电力系统的动态性和复杂性。
数据驱动的方法能够更准确地捕捉负荷的变化规律，提高预测的准确性和实用性。
2. 智能化技术的应用未来的负荷预测方法还将更加趋向于多源数据融合，即通过整合不同类型和来源的数据来进行负荷预测。
这将包括历史负荷数据、天气数据、经济数据等，通过多源数据的融合来提高负荷预测的准确性和稳定性。
电力系统负荷预测模型的建立及应用研究
电力系统负荷预测模型的建立及应用研究概述电力系统是现代社会发展中不可或缺的重要组成部分，负荷预测模型的建立和应用对于电力系统的运行和规划至关重要。
本文将探讨电力系统负荷预测模型的建立和应用，并介绍一种常用的负荷预测方法。
一、电力系统负荷预测模型的建立1. 数据采集与预处理负荷预测的第一步是收集历史负荷数据，并对数据进行预处理，包括去除异常与噪声数据，填补缺失数据，调整数据的时间间隔等。
2. 特征选取与提取在建立负荷预测模型之前，需要选择和提取合适的特征。
常用的特征包括日期，星期，节假日，天气条件等，这些特征可以帮助模型更准确地预测负荷变化。
3. 模型选择与建立常用的电力系统负荷预测模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型等。
选择合适的模型需要考虑数据的性质和预测的需求。
时间序列模型如ARIMA模型能够建模数据的趋势和季节性；回归模型如线性回归能够考虑多个自变量对负荷的影响；人工神经网络模型则能够通过多层次的非线性关系建模。
4. 模型训练与验证模型的训练与验证是建立负荷预测模型的关键步骤。
在训练阶段，需要使用历史数据进行模型参数的估计和优化，而在验证阶段，则使用测试集数据进行模型的性能评估。
二、电力系统负荷预测模型的应用1. 能源调度电力系统负荷预测模型可以帮助电力公司有效进行能源调度，合理分配发电和电网资源，降低能源浪费，提高能源利用率。
通过预测负荷峰值和谷值，电力公司可以决策何时启动或停止发电机组，以及何时调整电网的负载。
2. 负荷平衡与稳定负荷预测模型可以帮助电力系统维持负荷平衡与稳定。
通过准确预测负荷，系统可以根据预测结果及时采取措施，如调整供电策略、启动备用发电机组，以维持电力系统的稳定运行，避免负荷过载或不足的问题。
3. 规划与建设负荷预测模型还可以应用于电力系统的规划与建设。
通过预测负荷的长期发展趋势，可以合理规划并设计未来的电网结构，调整电力资源配置，以适应社会经济发展的需求。
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究引言：在电力系统中，准确预测电力负荷对于实现稳定和可靠的电力供应至关重要。
电力负荷预测是指根据过去的用电数据和相关的环境和经济因素，预测未来一段时间（如天、周、月）内的电力负荷情况。
准确的负荷预测可以帮助电力公司优化电力调度，合理安排发电和输电，有效解决电力供需平衡问题，提高电网运行效率和经济性。
一、传统的电力负荷预测方法：1. 时间序列方法：时间序列方法是一种常用的负荷预测方法，其基本思想是通过分析负荷历史数据的变化趋势、周期性和规律性，预测未来的负荷情况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性分解方法等。
这些方法适用于短期负荷预测，但对于长期预测效果不佳。
2. 统计回归方法：统计回归方法通过建立负荷与相关因素（如气温、湿度、日照等）之间的函数关系，进行负荷预测。
常用的统计回归方法包括多元线性回归分析、多元非线性回归分析和逐步回归分析等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且考虑了外部因素的影响，但要求提供大量的相关数据。
二、基于机器学习的电力负荷预测方法：1. 神经网络方法：神经网络方法通过构建具有多层隐含层的人工神经网络模型，通过学习历史数据中的模式和规律，进行负荷预测。
常用的神经网络方法包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。
这些方法适用于短期和中期负荷预测，可以更好地捕捉负荷的非线性关系。
2. 支持向量机方法：支持向量机方法通过将负荷预测问题转化为一个优化问题，通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
常用的支持向量机方法包括线性支持向量机、非线性支持向量机和径向基函数支持向量机等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且具有较好的泛化能力。
3. 遗传算法方法：遗传算法方法通过模拟自然界的遗传和进化过程，寻找最优的解决方案。
常用的遗传算法方法包括基于交叉、变异和选择等操作的进化算法和遗传规划算法等。
这些方法适用于长期负荷预测，可以考虑多个因素之间的复杂关系。
电力系统中的负荷预测与优化研究
电力系统中的负荷预测与优化研究随着社会的发展，能源需求越来越大，电力已经成为现代社会不可或缺的一部分。
而电力系统的稳定运行则需要精确地预测电力负荷，并对电力供应进行优化调控。
因此，近年来，电力系统中的负荷预测与优化研究成为了重要的研究方向之一。
一、电力负荷预测技术电力负荷预测指的是通过预测未来一段时间内的负荷需求，从而制定出更合理、更有效的电力调度方案。
目前，电力负荷预测技术主要包括经验法、统计法和机器学习等方法。
经验法，顾名思义，就是通过历史数据和专家经验来进行负荷预测。
这种方法不需要过多的模型和算法，其原理简单易懂，但是不能很好地应对复杂的负荷预测问题。
统计法则是通过统计学原理，对历史数据进行整理和分析，从而得出未来负荷需求的预测结果。
该方法需要背景丰富的统计学知识，能够处理一些较为复杂的负荷预测问题。
机器学习方法则利用计算机算法和数学模型，从大量的历史数据中学习并建立预测模型，从而得出未来负荷需求的预测结果。
机器学习方法的优势在于其能够应对较为复杂的预测任务，并具有很强的智能化程度。
二、电力负荷优化调度技术电力负荷优化调度则是通过调整电力系统中各个环节的运行状态，从而优化电力供应和分配，以满足电力市场的需求。
电力负荷优化调度主要包括以下几个方面：1. 负荷均衡：通过优化各个发电厂和变电站的负荷分配方式，实现对电力市场供需的平衡。
2. 电力经济性：通过调整电力市场的运行策略，实现电力供应成本的最小化，从而提高电力经济性。
3. 电力安全性：通过优化电力系统的运行状态，确保电力系统运行的稳定性和安全性。
4. 环境保护：通过降低电力系统的能耗和排放，实现对环境的保护。
当前，电力负荷优化调度技术的发展主要围绕智能化、大数据和人工智能等方向展开。
在这些技术的支持下，电力负荷优化调度将更加高效、精确和可靠。
三、电力负荷预测与优化研究的应用目前，电力负荷预测与优化研究已经被广泛应用于电力市场的各个环节。
其中，最为常见的应用包括：1. 电力市场：通过电力负荷预测和优化调度技术，对电力市场进行供需规划，并制定出更合理、更经济的供电策略，实现电力市场的稳定和繁荣。
电力系统负荷预测方法研究
电力系统负荷预测方法研究随着社会的不断发展，电力已经成为了现代工业、农业、交通等各行各业中不可或缺的基础设施之一。
而负荷预测就是电力系统中至关重要的环节。
一般而言，负荷预测包括长期预测、中期预测和短期预测三个层次。
其中长期预测可以用于电力生产和输电设施的投入规划，中期预测则用于电力系统运行调度和电力市场交易，而短期预测则主要涉及电力系统实时调度和安全运行管理等方面。
本文主要就电力系统负荷预测的方法进行讨论。
一、时间序列预测方法时间序列预测方法是目前电力系统负荷预测主要手段之一。
这种方法最重要的是基于一个假设，即历史负荷记录与未来负荷变化之间存在一定的规律，可以利用这种规律进行负荷预测。
时间序列预测方法通常分为单变量预测和多变量预测两种类型。
1. 单变量预测单变量预测并不涉及负荷变化所可能影响的其他因素，而是仅基于历史负荷数据来预测未来负荷变化。
该方法适用于短期预测，可使用的预测模型包括时间序列分析、单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法四种。
时间序列分析是以时间序列为基础的建模方法，它通常分为平稳时间序列和非平稳时间序列两个类别。
对于平稳时间序列，可使用ARMA模型进行建模和预测。
而对于非平稳时间序列，常使用ARIMA模型来进行预测。
单指数平滑法、双指数平滑法和三指数平滑法是基于加权平均值的方法，通过对历史数据进行平滑处理，然后预测未来数据。
其中，单指数平滑可用于短期预测，而双指数平滑和三指数平滑则可用于中期预测。
2. 多变量预测多变量预测是一种更加复杂的预测方法，它考虑了负荷变化可能涉及的其他因素。
这些因素可以是天气、经济、节假日、工业生产等等，不同的因素之间关系非常复杂。
因此，这种方法需要使用更加复杂的模型进行建模和预测，如神经网络、支持向量机、贝叶斯网络、决策树等等。
二、模糊数学预测方法模糊数学预测方法是一种基于模糊逻辑理论的预测方法。
这种方法主要是针对具有不确定性的问题，因此对于电力系统等涉及多种因素的负荷预测而言，能够有效地发挥作用。
电力系统的超短期负荷预测方法研究
电力系统的超短期负荷预测方法研究电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施之一，其稳定运行对于保障供电质量和经济发展至关重要。
而负荷预测作为电力系统调度和运行的基础，具有重要的实际意义。
本文将探讨电力系统的超短期负荷预测方法的研究现状和发展趋势。
一、电力系统的负荷预测意义电力系统的负荷预测是指通过对历史负荷数据和相关因素的分析，预测未来一段时间内的电力负荷情况。
它是电力系统规划和运行的基础，有助于准确评估电力供需平衡、合理调节发电机出力和负荷的匹配、合理规划电力市场等。
准确的负荷预测不仅可以提高电力系统的稳定性和经济性，还能为电力市场的有效运行和电能可持续发展做出贡献。
二、超短期负荷预测方法的研究现状超短期负荷预测是指对未来数分钟至数小时内的负荷情况进行预测。
目前，主要的超短期负荷预测方法包括基于统计模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于统计模型的方法基于统计模型的方法是较早期采用的负荷预测方法之一。
这种方法主要是通过对历史负荷数据进行分析和建模，利用统计学原理和方法对未来负荷进行预测。
常见的统计模型包括移动平均法、指数平滑法、回归模型等。
这些方法在一定程度上能够预测出未来的负荷变化趋势，但对于负荷的突发性和不确定性较难准确预测。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习算法的不断发展，基于机器学习的方法逐渐被引入到负荷预测中。
这种方法主要是将历史负荷数据和相关影响因素作为输入，利用机器学习算法构建预测模型，并对未来负荷进行预测。
常见的机器学习算法包括多层感知器（MLP）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等。
相比于传统的统计模型，基于机器学习的方法能够更好地处理负荷的非线性关系和复杂性，提高负荷预测的准确性。
三、超短期负荷预测方法的发展趋势当前，电力系统负荷预测趋向于更加准确、快速和智能化。
为了实现这一目标，超短期负荷预测方法的研究也呈现出以下几个趋势：1. 结合多源数据的方法未来电力系统的负荷预测将会借助包括天气数据、经济数据、社会数据等多源数据。
电力系统中的负荷预测问题分析与研究
电力系统中的负荷预测问题分析与研究电力系统是一个复杂的系统，在其中负荷预测问题一直是一个亟待解决的难题。
负荷预测是指对于未来一段时间内电力负荷的变化进行估计和预测。
电力系统需要对负荷预测进行准确的预测，以便在相应的时间段内对电力进行供给和调节，保证电网稳定运行。
在实际生产中，负荷预测是影响电力系统运行的重要因素之一。
本篇文章将为大家介绍电力系统中的负荷预测问题，包括其影响因素和解决方案。
一、负荷预测的影响因素在电力系统中，负荷预测受到很多因素的影响，主要有以下几点：1、季节性因素：当气温变化、天气变化和构成负荷的产业结构变化时，电力消耗会产生季节性的波动。
季节性因素是一种显著的、长期的因素，因此必须充分考虑它的影响，以便制定相应的电力计划。
2、节假日因素：在特殊的节日或事件期间，负荷需求会出现异常波动，如春节、国庆节等，因此需要针对其后续期间进行特别的预测分析。
3、经济因素：经济因素也是影响负荷预测的一个重要因素。
经济的发展程度和社会的生活水平，都在直接或间接地影响着电力的发展和消费。
4、环境因素：环境因素是影响负荷预测的一个重要因素。
空气质量、能源的储量和生命周期等都会影响当地的电力需求和供应。
二、负荷预测的解决方案为了解决电力系统中的负荷预测问题，必须采用相应的解决方案。
目前解决负荷预测问题的方式有以下几点：1、统计方法：统计方法是负荷预测的传统方法，它是根据历史数据建立的模型，利用时间序列数据或者回归分析等方法对未来负荷进行预测。
由于统计分析方法的计算简单，对于中长期预测结果准确性较高，因此现在仍被广泛使用。
2、人工智能技术：人工智能技术是负荷预测的新兴技术之一。
其基于计算机程序的数据模型，利用机器学习、数据挖掘等技术来进行负荷趋势的预测。
其核心思想是通过利用历史数据和未来导向预测来提高预测准确性。
3、集成方法：随着人工智能技术的发展，集成方法已经将多种预测技术融合成一种新型的负荷预测方法。
《2024年短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》范文
《短期电力负荷预测关键问题与方法的研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求日益增长，电力负荷预测成为了电力系统管理和运行中不可或缺的一环。
短期电力负荷预测作为其中一项关键技术，其准确性直接关系到电力系统的安全、稳定、经济运行。
本文将重点探讨短期电力负荷预测的关键问题及其解决的方法。
二、短期电力负荷预测的关键问题1. 数据质量问题数据是短期电力负荷预测的基础，数据质量直接影响到预测的准确性。
数据质量问题主要包括数据缺失、数据异常、数据不准确等。
这些问题的存在会使得预测模型无法准确捕捉到电力负荷的变化规律，从而影响预测的准确性。
2. 模型选择问题选择合适的预测模型是短期电力负荷预测的关键。
不同的预测模型有不同的适用范围和预测效果，如何根据实际数据特点选择合适的预测模型是一个需要解决的问题。
此外，预测模型的复杂度和计算效率也需要考虑，以保证预测的实时性和可行性。
3. 影响因素问题电力负荷受到多种因素的影响，如气温、节假日、经济状况等。
如何准确地考虑这些影响因素，并将其纳入预测模型中，是提高短期电力负荷预测准确性的关键。
三、短期电力负荷预测的方法1. 传统统计方法传统统计方法是短期电力负荷预测的常用方法，如回归分析、时间序列分析等。
这些方法通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型，从而进行短期电力负荷预测。
这些方法的优点是简单易行，但需要考虑的因素较为有限，且对于复杂的数据变化规律可能无法准确捕捉。
2. 机器学习方法机器学习方法在短期电力负荷预测中得到了广泛应用，如支持向量机、神经网络、集成学习等。
这些方法可以通过学习历史数据的特征和规律，建立复杂的非线性模型，从而更准确地预测电力负荷。
机器学习方法的优点是可以处理多种影响因素和复杂的数据变化规律，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 深度学习方法深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，其在短期电力负荷预测中也取得了较好的效果。
电力系统中负荷预测的研究及其应用
电力系统中负荷预测的研究及其应用第一章引言电力系统是现代工业社会的重要组成部分。
负荷预测是电力系统运营的重要工作之一，能够对电力系统的发电、输电、用电等环节进行科学合理的规划和优化，实现经济、安全、可靠的运行。
本文旨在深入探讨负荷预测在电力系统中的重要性、影响因素、常用预测方法及其应用。
第二章电力系统中负荷预测的重要性电力系统是一个复杂的系统，在运营中需要合理预测负荷，避免因负荷波动而导致的电压不稳、停电等问题。
负荷预测的重要性体现在以下几个方面：1.对于发电计划的优化与调整:负荷预测可以确定未来负荷变化趋势，从而提前做好发电计划的制定和调整，避免因计划不合理而造成的浪费或缺电现象。
2.对于输电线路的规划与调度:负荷预测可以预测未来负荷变化的规律，从而准确规划和调度输电线路，避免因输电线路不足而导致停电或线路过载的问题。
3.对于电网安全的保障:负荷预测可以在未出现事故之前，提前发现潜在风险，采取措施避免因负荷突然增大或减少而导致的事故。
综上，负荷预测是电力系统中一个十分重要的工作，能够对电力系统的正常运行、节约用电、保障电网安全等方面产生重要影响。
第三章影响负荷预测的因素负荷预测的准确性不仅受到经济、政治等外部环境的影响，也受到内部因素的影响。
以下是影响负荷预测的因素：1.季节性变化：不同季节对基础负荷的影响不同，导致负荷变化有一定的规律性。
可将负荷信息按照季节性规律进行分类，利用回归分析或时间序列等方法预测负荷。
2.天气状况：气温、风速、湿度等天气因素对电力负荷变化有一定的影响。
可以通过收集天气数据，建立影响负荷的天气因素与负荷之间的数学模型，进行负荷预测。
3.经济发展状况：经济发展对电力需求有一定的影响，高速经济发展会导致电力需求量增大，反之亦然。
因此经济发展情况是影响电力负荷变化的一个重要因素，需要进行充分的分析。
第四章常用的负荷预测方法负荷预测方法可分为传统统计方法和人工智能方法两大类，下面将对常用的负荷预测方法进行说明。
电力系统中的长期电力负荷预测方法研究
电力系统中的长期电力负荷预测方法研究引言在电力系统运行中，准确预测长期电力负荷是至关重要的，这对于确保电力供应的可靠性和经济性都具有重要意义。
然而，由于电力负荷具有复杂的非线性特征和受许多因素的影响，预测长期电力负荷一直是一个具有挑战性的问题。
本文将介绍电力系统中的长期电力负荷预测方法的研究进展。
一、时间序列分析方法时间序列分析方法是最常用于预测电力负荷的方法之一。
其基本假设是未来的负荷与过去的负荷具有相关性。
常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
移动平均法通过计算历史负荷数据的平均值来进行预测，适用于负荷具有明显趋势和季节性的情况。
指数平滑法则是通过对历史负荷数据进行加权平均来预测未来负荷，适用于负荷波动较为平稳的情况。
ARIMA模型则是一种结合了自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）的模型，能够对负荷的趋势、季节性和随机性进行建模和预测。
二、神经网络方法神经网络方法是近年来在电力负荷预测中应用较多的方法之一。
神经网络具有良好的非线性逼近能力和自适应学习能力，能够对复杂的电力负荷数据进行建模和预测。
常用的神经网络模型有多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
多层感知器是最基本的神经网络模型，其通过多个神经元层次的连接来进行信息处理和学习。
循环神经网络则具有记忆能力，能够处理序列数据，并且可以捕捉到序列数据中的长期依赖关系。
长短期记忆网络则是对循环神经网络的改进，解决了长期依赖问题，适合于电力负荷数据的建模和预测。
三、支持向量机方法支持向量机方法是一种基于统计学习理论的预测方法，具有较好的泛化能力。
支持向量机通过在特征空间中构建一个最优分类超平面来进行分类和回归。
在电力负荷预测中，支持向量机方法可以通过训练数据样本集来拟合一个预测模型，然后利用该模型对未来的电力负荷进行预测。
支持向量机方法的优点是能够处理高维数据和非线性问题，但是其也存在训练时间较长和对参数的选择较为敏感的问题。
电力系统中的负荷模型建立与预测方法研究
电力系统中的负荷模型建立与预测方法研究随着社会经济的迅速发展和人们生活水平的提高，对于电力能源的需求也越来越大。
电力系统的负荷模型建立与预测方法研究，对于电力系统的调度和运行具有重要的意义。
本文将从负荷模型的建立和负荷预测方法的研究两个方面来探讨这一话题。
一、负荷模型的建立负荷模型的建立是电力系统负荷预测的基础。
根据负荷特性的不同，负荷模型可以分为静态负荷模型和动态负荷模型。
1. 静态负荷模型静态负荷模型是指在给定的运行点上，负荷与供电电压和频率之间的关系。
静态负荷模型建立可以通过实验数据的统计分析来进行。
例如，可以通过大量的负荷测量数据，计算负荷的均值、方差和相关系数等统计量，然后利用拟合方法，得到负荷的数学模型。
2. 动态负荷模型动态负荷模型是指在电力系统的长期运行过程中，负荷与时间和其他相关因素之间的关系。
动态负荷模型建立可以采用时间序列分析方法。
时间序列分析是一种统计学中的方法，通过对历史负荷数据的分析，来预测未来的负荷。
二、负荷预测方法的研究负荷预测是指根据过去的负荷数据和其他相关信息，来预测未来的负荷情况。
负荷预测是电力系统运行和调度的关键环节，准确的负荷预测可以提高电力系统的运行效率和可靠性。
1. 统计方法统计方法是负荷预测中最常用的方法之一。
通过对历史负荷数据的统计分析，可以得到负荷的概率分布，进一步预测未来的负荷。
统计方法的优点是简单易行，但对于负荷的非线性特性和时变性往往无法准确预测。
2. 人工智能方法人工智能方法是近年来在负荷预测中得到广泛应用的方法之一。
人工智能方法利用神经网络、遗传算法等技术，通过对历史负荷数据的学习，建立负荷预测模型。
人工智能方法的优点是可以处理非线性和时变负荷预测问题，但对数据的依赖性较高。
3. 混合方法混合方法是将统计方法和人工智能方法相结合的一种方法。
通过综合利用两种方法的优点，可以获得更准确的负荷预测结果。
例如，可以先利用统计方法对负荷进行初步预测，然后利用人工智能方法对预测结果进行修正和优化。
电力系统负荷预测方法研究与实现
电力系统负荷预测方法研究与实现近年来，随着电力需求不断增长，电力系统的稳定运行成为一项重要的挑战。
负荷预测作为电力系统运行和调度的关键工具，对于电力系统的优化和经济性具有至关重要的作用。
本文将探讨电力系统负荷预测方法的研究与实现，旨在提高电力系统的运行效率和可靠性。
首先，我们将介绍常见的电力系统负荷预测方法。
目前，常用的负荷预测方法主要有基于统计学的方法和基于机器学习的方法。
基于统计学的方法包括均值法、回归分析和时间序列分析等，这些方法主要通过对历史数据的统计和分析来预测未来的负荷。
基于机器学习的方法包括人工神经网络、支持向量机和决策树等，这些方法通过对大量的历史数据进行训练和学习，建立合适的模型来进行负荷预测。
在实际应用中，我们需要选择适合的负荷预测方法。
根据电力系统的特点和实际需求，我们可以根据以下几个方面进行选择：首先，考虑负荷数据的性质，如是否具有周期性、是否具有趋势性等；其次，考虑负荷预测的时间范围，如短期负荷预测和长期负荷预测；最后，考虑负荷预测的精度要求和实时性要求。
在负荷预测方法的实现过程中，数据的准备和处理是至关重要的。
首先，需要收集和整理历史数据，包括负荷历史数据和影响负荷的相关因素数据，如天气数据、经济数据等。
然后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据平滑和特征选择等，以提高模型的准确性和可靠性。
接下来，我们将具体介绍两种常用的负荷预测方法，分别为基于统计学的时间序列分析和基于机器学习的人工神经网络。
首先，基于统计学的时间序列分析方法是一种常用的负荷预测方法。
该方法基于历史负荷数据的时间特性，通过分析和建立时间序列模型来预测未来的负荷。
常用的时间序列分析方法有ARIMA模型、指数平滑模型和季节性模型等。
这些方法通过对数据的平滑和趋势的分解，可以提高负荷预测的精度和可靠性。
其次，基于机器学习的人工神经网络方法也是一种有效的负荷预测方法。
人工神经网络模型具有强大的非线性映射能力，可以通过对历史数据的训练来建立复杂的负荷预测模型。
电力系统的负荷预测及控制方法研究
电力系统的负荷预测及控制方法研究随着电力系统的不断发展，如何合理地预测电力负荷并进行有效控制，已经成为电力系统可持续发展的重要议题之一。
负荷预测和控制不仅可以保障电力供应的稳定性和可靠性，还可以提高电力系统的经济效益和环保效益。
本文将介绍负荷预测的基本原理和常见预测方法，并探讨负荷控制的常用技术和措施。
一、负荷预测负荷预测是指根据历史数据和已知的未来信息，对未来一段时间内电力负荷进行预测，以便进行合理的供电计划和电力系统运行调度。
电力系统的负荷预测一般分为短期、中期和长期预测三个层次。
1. 短期预测短期负荷预测一般是指对未来几小时内的电力负荷进行预测，主要用于日前调度和电力市场交易等方面。
短期预测的主要方法包括时间序列预测、神经网络预测、支持向量机预测等。
时间序列预测是一种基于历史数据的预测方法，其基本思想是将历史负荷数据转化为一个时间序列，并使用时间序列模型对未来负荷进行推断。
时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型、季节性模型等，其中ARIMA模型是应用最广泛的一种。
神经网络模型是一种基于人工神经元网络的预测方法，其基本思想是根据历史数据构建一个多层神经元网络，并通过网络学习将历史数据的特征和规律进行提取和抽象，以便对未来负荷进行预测。
常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络等。
支持向量机模型是一种基于统计学理论和机器学习的预测方法，其基本思想是通过对历史负荷数据进行支持向量的分析和分类，提取数据的特征和规律，并通过对分类函数的构建和优化，对未来负荷进行预测。
2. 中期预测中期负荷预测一般是指对未来几天到几周内的电力负荷进行预测，主要用于电力生产和调度等方面。
中期预测的主要方法包括人工神经网络、模糊逻辑预测、小波分析预测等。
人工神经网络模型在中期预测中应用广泛，可以通过对历史负荷数据的学习和分析，将其转化为一种非线性关系的映射函数，并通过对映射函数的参数调整来实现对未来负荷的预测。
电力系统中的负荷预测模型研究
电力系统中的负荷预测模型研究在当今高度依赖电力的社会中，电力系统的稳定运行至关重要。
而负荷预测作为电力系统规划、运行和控制的重要依据，其准确性和可靠性直接影响着电力系统的安全性、经济性和稳定性。
负荷预测是指根据电力系统的历史负荷数据、气象信息、社会经济因素等，对未来某一时间段内的电力负荷进行预测。
通过准确的负荷预测，电力公司可以合理安排发电计划、优化电网运行方式、降低运营成本，提高电力系统的可靠性和经济性。
负荷预测的分类方式多种多样。
从预测时间尺度来看，可分为短期负荷预测（通常为未来一天到一周）、中期负荷预测（未来一个月到一年）和长期负荷预测（未来数年甚至数十年）。
短期负荷预测主要用于电力系统的实时调度和运行控制，中期负荷预测有助于制定发电和检修计划，长期负荷预测则对电力系统的规划和发展具有重要意义。
从预测对象来看，可分为区域负荷预测和用户负荷预测。
区域负荷预测关注的是整个地区或电网的总负荷，而用户负荷预测则针对特定的电力用户进行负荷预测。
传统的负荷预测方法主要包括时间序列法、回归分析法和趋势外推法等。
时间序列法是基于负荷的历史数据，通过建立数学模型来预测未来负荷。
这种方法简单直观，但对于负荷数据的平稳性要求较高，且难以考虑外部因素的影响。
回归分析法通过建立负荷与相关因素（如气温、节假日等）之间的线性或非线性关系来进行预测。
然而，回归分析往往假设变量之间的关系是固定的，实际中这种假设可能不成立。
趋势外推法基于负荷的历史发展趋势进行预测，但对于负荷变化的转折点和突变情况难以准确把握。
随着信息技术和数学理论的发展，现代负荷预测方法不断涌现。
人工神经网络（ANN）因其强大的非线性映射能力和自学习能力，在负荷预测中得到了广泛应用。
ANN 可以自动从历史数据中学习负荷的变化规律，对复杂的负荷模式具有较好的拟合能力。
但 ANN 也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、过拟合等。
支持向量机（SVM）是另一种有效的负荷预测方法，它在小样本情况下具有良好的泛化能力，但对于大规模数据的处理效率较低。
电力负荷预测技术研究与实现
电力负荷预测技术研究与实现随着电力系统规模的不断扩大，传统的手动调度方式已经不能满足每个区域的负荷需求，电力系统自动化技术成为必不可少的一部分。
在电力系统中，负荷预测技术是提高电力运行计划和经济运行的关键。
本文将从负荷预测技术的原理、方法、工具及应用等方面进行论述。
一、负荷预测技术的原理负荷预测技术是基于统计学和模型理论构建的计算方法，主要通过历史数据分析和建立数学模型来推导未来的负荷情况。
因此，负荷预测技术的核心在于建立一种可靠的预测模型，以此为基础，进行负荷预测。
二、负荷预测技术的方法根据负荷预测的任务和要求，可以采用以下负荷预测方法：1、时序预测方法时序预测方法的核心就是利用时间序列的性质来预测未来的负荷值。
具体可以建立基于时间序列的自回归模型(Autoregressive Model, AR)、滑动平均模型(Moving Average Model, MA)、自回归滑动平均模型(Autoregressive Moving Average Model, ARMA)、自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model, SARIMA)等。
时序预测方法是一种经典的负荷预测方法，计算复杂度低，适用于大多数负荷预测问题。
2、机器学习方法机器学习方法是一种基于数据和模型的自适应学习和优化技术，能够自动学习并适应未知环境，具有很强的处理大规模数据、发现数据潜在关系和非线性问题的能力。
这种方法主要包括神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型、随机森林模型以及人工神经网络等。
3、深度学习方法深度学习是一种人工神经网络数据处理技术，它能够模拟人类大脑神经元构造和学习方式，具有非常强的数据建模和识别能力，可以有效解决大规模非线性问题。
电力系统中的负荷预测模型构建与优化研究
电力系统中的负荷预测模型构建与优化研究概述：电力系统的负荷预测是指根据历史数据和相关指标，利用数学模型和算法，对未来一段时间内的电力负荷进行预测。
准确的负荷预测对于电力系统的运营和规划至关重要。
本文将介绍电力系统中负荷预测模型的构建与优化研究，并探讨其中的关键环节。
一、负荷预测模型构建1. 数据收集与预处理：负荷预测的第一步是收集历史负荷数据。
这些数据通常包括不同时间段内的电力负荷值，例如每小时或每日的负荷数据。
另外，还可以收集相关指标的数据，如天气数据、假日和季节因素等。
对收集到的数据进行预处理也是必要的。
这包括数据清洗、去除异常值、缺失值填充等。
清洗后的数据将作为负荷预测模型的输入。
2. 构建负荷预测模型：根据预测的时间范围和预测精度要求，可以选择不同的负荷预测模型。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）等。
回归模型通过建立负荷与相关因素之间的数学关系来进行预测。
时间序列模型基于时间序列数据的统计特性进行预测。
ANN和SVM等机器学习方法则通过训练模型来拟合历史数据，并预测未来负荷。
在选择模型时，需要考虑模型的准确度、计算效率和实时性等因素。
对不同模型的比较和评估是必要的。
3. 模型参数训练与优化：一旦选择了适用的预测模型，就需要对模型进行参数训练和优化。
这意味着使用历史数据进行模型训练，并通过优化算法调整模型中的参数，使得模型能够更好地拟合历史数据，提高预测准确度。
优化算法可以采用遗传算法、粒子群算法等，通过在参数空间中寻找最优解来优化模型。
此外，还可以使用交叉验证等方法来验证模型的泛化能力和稳定性。
二、负荷预测模型优化研究1. 数据特征选择：在构建负荷预测模型时，选择合适的数据特征非常重要。
通过选择与负荷相关的数据特征，可以提高负荷预测模型的准确度。
常见的数据特征包括历史负荷值、天气数据、假日和季节因素等。
但不是所有的特征都对负荷预测有显著影响，因此需要对特征进行分析和选择。
电力系统负荷预测算法准确度评价方案研究与改进
电力系统负荷预测算法准确度评价方案研究与改进一、引言随着电力系统的规模不断扩大和负荷需求的增加，准确地预测电力系统负荷成为了保证电力系统运行安全和经济性的重要任务。
而负荷预测算法的准确度对于预测结果的可靠性和有效性至关重要。
因此，本文将对电力系统负荷预测算法的准确度评价方案进行研究，并提出改进措施，以提高负荷预测算法的准确度。
二、负荷预测算法的准确度评价方案1. 数据集的选择负荷预测算法的准确度评价首先要选择合适的数据集。
数据集应包含丰富的历史负荷数据，并且要覆盖不同负荷区域、不同季节和不同天气条件下的数据。
数据集的选择应符合实际负荷数据的特征，以保证评价结果的真实性和可靠性。
2. 准确度评价指标对于负荷预测算法的准确度评价，常用的指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数等。
其中，RMSE可以反映预测结果与实际值的偏差程度；MAPE衡量了预测结果与实际值之间的相对误差；相关系数可以评估预测结果与实际值之间的线性关系强弱。
3. 准确度评价方法常用的准确度评价方法包括交叉验证和滚动预测。
交叉验证通过将数据集分为训练集和测试集，利用训练集训练预测模型，再利用测试集评价模型的准确度。
滚动预测方法则是将数据集按照时间顺序划分为多个子集，每次利用前一段时间的数据预测下一段时间的负荷，通过不断滚动更新预测模型并评估准确度。
三、负荷预测算法准确度评价的改进措施1. 引入外部因素传统的负荷预测算法通常只考虑历史负荷数据，忽略了天气、经济等外部因素对负荷的影响。
因此，可以考虑引入外部因素来提高负荷预测算法的准确度。
例如，利用天气数据来预测空调、供暖等负荷的变化，利用经济数据来预测工业用电需求等。
2. 模型融合单一的负荷预测模型可能无法充分考虑到系统的复杂性和不确定性。
因此，可以考虑将多个预测模型进行融合以提高预测的准确度。
常用的模型融合方法包括加权平均法、投票法和模型堆叠法等。
通过选择合适的融合方法，可以充分利用各个预测模型的优势，提高预测算法的准确度。
电力系统中的负荷预测方法与准确率评估
电力系统中的负荷预测方法与准确率评估电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。
准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商合理安排发电方式、优化电力供应链、提高能源利用效率、稳定电力系统运行。
本文将介绍电力系统中常用的负荷预测方法，并探讨如何评估负荷预测方法的准确率。
一、传统方法1.基于统计模型的负荷预测方法基于统计模型的负荷预测方法是传统的负荷预测方法之一。
该方法利用历史负荷数据，通过统计学方法建立预测模型，并利用该模型预测未来的负荷。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
这些模型通过分析历史负荷数据中的趋势、周期性等特征来预测未来的负荷。
然而，由于电力系统负荷受多种因素的影响，基于统计模型的负荷预测方法在预测准确性上存在一定的局限性。
2.基于神经网络的负荷预测方法神经网络是一种常用的负荷预测方法，其主要思想是通过模拟人脑神经元的连接和传递机制来建立预测模型。
神经网络通过多层次的神经元相互连接，可以从输入层到输出层实现负荷预测的功能。
该方法具有较强的非线性建模能力，可以识别和捕捉输入数据中的复杂模式和关联关系。
然而，神经网络需要大量的训练数据来优化模型参数，且模型的训练时间较长，对计算资源要求较高。
二、基于机器学习的负荷预测方法1.支持向量机（SVM）方法支持向量机是一种常见的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据的特征，将负荷进行分类并进行预测。
SVM方法通过最大化分类边界来寻找最优的超平面，从而提高负荷预测的准确性。
该方法具有较强的泛化能力，适用于负荷预测中存在多个影响因素的情况。
2.随机森林（Random Forest）方法随机森林是一种集成学习方法，在负荷预测中具有较好的性能。
随机森林通过构建多个决策树，并通过集成这些决策树的结果来进行负荷预测。
每个决策树通过随机选择样本和特征来建立，从而减少过拟合风险。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
电力系统负荷预测方法研究
摘要：电力系统负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益。
本文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并提出加强电力系统负荷预测精度的措施和方法。
关键词：电力系统；负荷预测；方法研究
中图分类号：f407.61 文献标识码：a 文章编号：
负荷预测是电力系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。
提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。
二、影响电力负荷预测的因素
湖南地区电网负荷特性的主要影响因素有各产业结构性影响、水电机组发电效力、气候条件、高耗能产业结构与政策、电网规划与建设等。
在湖南境内，水电占电网电力供应的比重较大，而水力发电受气象因素的影响又很大，尤其是持续性的干旱少雨和夏季高温，水力发电减少，加剧用电紧张的状态。
单就湖南地区而言，电网负荷特性具有以下特点：①受季节性气候影响，冬夏两季由于生产性用电以及居民用电达到全年高峰。
②受年降雨量的气候影响较为明显。
由于湖南水力发电占据比重较
大，年降雨量是否充沛对于水电发电有着重要影响，也直接影响电网负荷。
③易受多种气象因素影响。
气温与电力负荷呈显著的正相关关系，气温是影响电力负荷的主要因子；夏季以气温和风速、气温和相对湿度组合的变化对负荷的影响较大。
④随着产能结构的调整以及冶炼业的产业转移，地区电网负荷受产业结构与政策的影响越发显著。
三、负荷预测的方法及优劣势比较
负荷预测的目的就是提供负荷发展及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。
负荷预测的方法主要有一下几种：
1、灰色模型法
普通灰色预测模型是一种指数增长模型，当电力负荷严格按指数规律持续增长时，此法有预测精度高、所需样本数据少、计算简便、可检验等优点。
而最优化灰色模型可以把有起伏的原始数据序列变换成规律性增强的成指数递增变化的序列，大大提高预测精度和灰色模型法的适用范围，适用于短期负荷预测。
2、德尔菲法
德尔菲法的优点是：①可以加快预测速度和节约预测费用；②可以获得各种不同但有价值的观点和意见；③适用于长期预测，在历史资料不足或不可预测因素较多尤为适用。
缺点是：①对于分地区的负荷预测则可能不可靠；②专家的意见有时可能不完整或不切实际。
3、单耗法
单耗法其方法简单，对短期负荷预测效果较好。
缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。
4、趋势外推法
选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。
趋势外推法只需要历史数据、所需的数据量较少。
缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。
5、时间序列法
就是根据负荷的历史资料，设法建立一个数学模型，用这个数学模型一方面来描述电力负荷这个随机变量变化过程的统计规律性；另一方面在该数学模型的基础上再确立负荷预测的数学表达式，对未来的负荷进行预测。
6、回归分析法
用数理统计中的回归分析方法对变量的观测数据统计分析，从而实现对未来的负荷进行预测。
回归模型有一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等回归预测模型。
7、弹性系数法
弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，根据国内生产总值的增长速度结合弹性系数得到规划期末的总用电量，方法简单，易于计算。
缺点是：需做大量细致的调研工作。
8、专家系统法
专家系统预测法是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的，每小时的负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识，提取有关规则，按照一定的规则进行负荷预测。
实践证明，精确的负荷预测不仅需要高新技术的支撑，同时也需要融合人类自身的经验和智慧。
9、神经网络法
神经网络预测技术，可以模仿人脑做智能化处理，对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。
ann应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜。
因为，短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程。
而长期负荷预测可能会因政治、经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏。
10、优选组合预测法
优选组合有两层含义：一是从几种预测方法得到的结果中选取适当的权重加权平均；二是指在几种预测方法中进行比较，选择拟和度最佳或标准偏差最小的预测模型进行预测。
11、小波分析预测技术
小波分析能对不同的频率成分采用逐渐精细的采样步长，从而可以聚集到信号的任意细节，尤其是对奇异信号很敏感，能很好的处理微弱或突变的信号，其目标是将一个信号的信息转化成小波系数，从而能够方便地加以处理、储存、传递、分析或被用于重建原始信号。
这些优点决定了小波分析可以有效地应用于负荷预测问题
的研究。
四、如何提高负荷预测的精度
由于影响地区电网负荷预测的因素太多，依靠单一的预测方法难以取得良好的效果，因此需要针对项目实际应用情况正确的结合多种单项预测方法，降低预测结果对某个较差预测方法的敏感程度，进而可以提高地区电网负荷预测的精度和准确度。
但是在桂林电网和柳州电网的地区电网短期负荷预测中，采用现有组合预测方法大都与实际的预测情况不相符合，特别是在回溯预测试验结果时出现较大的线性误差。
由此，也有部分学者提出了以基于诱导有序加权平均算子的最优组合短期负荷预测方法，采用以下一些措施提高电网短期负荷预测精度：①建立和完善典型日负荷样本数据库；
②特殊事件造成负荷较大变化时进行人工干预；③合理做好负荷日的类型分析；④采用扩展短期负荷预测方法进行明日负荷预测；⑤建立气象负荷数据源预测模型；⑥引入国网以及高校开发的地区电网负荷预测模型软件，并针对地区电网情况进行调整。
五、负荷预测的发展前景
系统全面地对现有电网负荷预测的各种方法进行研究、分析和评价的基础上，结合地区电网负荷预测特点，部分地区电网负荷预测确立了基于人工免疫系统对电网负荷预测进行研究的新方向，并进行了实地调研和具体实践。
以负荷预测为出发点对城区电网设备优化进行优化设计，提出设计一个特别的免疫系统来提高蚂蚁算法在局部搜索时的效率，将免疫思想引入到蚂蚁算法中，构成改进人
工免疫优化算法，这种算法综合了蚂蚁和免疫系统的优点。
蚂蚁算法是相互协同工作来寻找良好的解，同时能完成全局的搜索并避免局部的最优化，为eta问题提供了合理求解的途径。
六、结束语
随着互联网的发展以及新兴科学理论的延展，要进一步提高预测精度，就需要采用计算机系统集成模式对传统的预测方法进行改进和优化。
在电力系统负荷预测方法研究中，使用高效率的考核手段，建立起完备的计算机网络自动化管理系统，才能实施对影响地区负荷曲线趋势的有关供电局、地方及企业自备电厂的负荷预测考核和发电、上网计划管理，最大限度地降低电网的经济损失，提高电网的经济效益。
在这种机制下，以多种电网负荷预测方法结合的计算机负荷预测程序已经研发成功并逐步得到推广应用。
参考文献：
[1]孙志超.城市电网负荷预测[j]中国科技财富.2011(03).
[2]李江涛.浅析电网负荷预测方法及其实现[j]科技
风.2011(03).
[3]张丽芳.地区电网负荷预测软件的研究与应用[d].太原理工大学.2010.
[4]刘思青.地区电网在线短期负荷预测[c].2011年青年通信国际会议论文集.2011.
个人简介：何志鹃，女，湖南郴州，学士学位，从事电力工程建设管理。