电力负荷预测结课作业：有源代码

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第一章电力负荷、预测简述第一节负荷预测概念和原理一、负荷预测概念负荷可指电力需求量或者用电量，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。

也可以说，负荷是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。

对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。

1．负荷按物理性能划分负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。

（1）有功负荷：是把电能转换为其它能量，并在用电设备中真实消耗掉的能量，计算单位为kW（千瓦）。

（2）无功负荷：在电能输送和转换过程中，需建立磁场（变压器、电动机等）而消耗的功率。

仅完成k。

电磁能量的相互转换，并不做功，在这个意义上称为“无功”，计算单位是var2．负荷按电能的划分负荷按电能的产、供、销生产过程分为发电负荷、供电负荷和用电负荷。

（1）发电负荷：指某一时刻电网或发电厂的实际发电出力的总和，计算单位为kW。

（2）供电负荷：指供电地区内各发电厂发电负荷之和，减去发电及供热的厂用电负荷，加上从供电地区外输入的负荷，再减去向供电地区外输出的负荷，计算单位为kW。

（3）用电负荷：指地区供电负荷减去线路和变压器中的损耗后的负荷，计算单位为kW。

3．负荷按时间的划分负荷按时间分为年、月、日、时、分负荷。

4．售电量及用电量（1）售电量：是指电力企业售给用户（包括趸售户）的电量及供给本企业非电力生产（如修配厂用电）、基本建设、大修理和非生产部门（如食堂、宿舍）等所使用的电量。

（2）用电量：是指电网（或电力企业）的售电量与自备电厂自发、自用电和其售给附近用户的电量之和。

5．电量的划分电量可分为有功电量和无功电量。

（1）有功电量：是指有功负荷与时间的乘积。

有功电量可由电能表读出，也可由有功负荷的平均值乘以时间得出，有功电量的计算单位是kW h⋅。

（2）无功电量：是指无功负荷与时间的乘积。

无功电量可由无功电能表读出，也可由无功负荷的平均k h⋅。

值乘以时间得出，无功电量的计算单位是var6．负荷预测在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值，称为负荷预测。

（完整版）电力负荷预测综述

（完整版）电力负荷预测综述电力工程信号处理课程报告电力负荷预测方法分析院系：能源与动力工程学院专业：电力系统及其自动化指导老师王瑞霞老师学号： 115108000887姓名：于杏日期： 2016.01.17目录1. 绪论 (2)1.1电力负荷预测研究意义 (3)1.2国内外研究现状 (3)2. 电力负荷预测 (3)2.1 电力负荷的研究背景 (4)2.2 电力负荷的构成及特点 (4)2.3 电力负荷的一般步骤 (4)2.4 电力负荷预测方法 (5)2.4.1 回归模型预测法 (5)2.4.2 时间序列预测方法 (5)2.4.3 人工神经网络法 (6)2.4.4 灰色预测法 (6)2.4.5 专家系统法 (6)2.4.6 模糊数学法 (7)2.4.7 小波分析法 (7)2.5电力负荷预测方法分析与比较 (8)3．总结 (8)参考文献 (9)摘要电力负荷预测对电力系统规划和运行极其重要。

准确的负荷预测是实现规划方案科学性和正确性的保证，也是保证电网可靠供电，优质运行的一项前瞻性工作。

本文先对介绍电力负荷预测的意义和发展概况，然后着重列举了回归模型预测法、模糊数学预测法、小波分析法等七种预测方法，并分别指出了优缺点，在此基础上分析了他们的不同及适用情况。

以便于在选择出更为合适的电力预测方法的基础上，得到更为理想的预测结果。

关键词：电力负荷，电力系统，方法AbstractPower load forecasting of power system planning and operation is extremely important. The accuracy of the load forecasting ensures the planning scheme to be scientific .It is also a prospective work to guarantee the reliability and economic operation of power.This article introduces the meaning and the developing situation of power load forecasting firstly, and then emphatically enumerates seven kinds of forecast methods, such as the regression model prediction method, fuzzy prediction method, the wavelet analysis method，etc. At the end,the article points out the advantages and disadvantages respectively, on the basis of the analysis of their different and applicable conditions.The article is useful in choosing a more appropriate power prediction methd, on the basis of which, better prediction results are obtained.Keywords: power load, the power system,method1. 绪论1.1.电力负荷预测研究意义在电力系统计划与运行管理中，负荷预测是对发电、输电和电能分配等合理安排的必要前提。

基于VC_与MATLAB的电力负荷预测

技术创新中文核心期刊《微计算机信息》（管控一体化）２００７年第２３卷第１－３期软件时空基于VC++与MATLAB的电力负荷预测ＴｈｅＦｏｒｅｃａｓｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃＬｏａｄｂａｓｅｉｎｔｈｅＶＣ＋＋ａｎｄＭＡＴＬＡＢ（商丘师范学院）左秀会ＺＵＯＸＩＵＨＵＩ摘要：本文在简要介绍Ｍａｔｌａｂ和ＶＣ＋＋的基础上，提出了Ｍａｔｌａｂ和ＶＣ＋＋混合编程的思想，并在构建基于神经网络的电力负荷预测模型的基础上，利用Ｍａｔｌａｂ和ＶＣ＋＋混合编程对电力负荷预测进行了软件开发，实际应用表明，此软件在短期预测中具有较高精度，具有较高的精度，为高度复杂的非线性电力系统模型化提供了一条新途经。

关键词：Ｍａｔｌａｂ；ＶＣ＋＋；电力负荷预测；神经网络中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｔｅｘｔｍｉｘｔｈｅｔｈｏｕｇｈｔｏｆｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｆｔｅｒｐｕｔｔｉｎｇｆｏｒｗａｒｄＭａｔｌａｂａｎｄＶＣ＋＋ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｔｈｉｎｇｔｈａｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅＭａｔｌａｂａｎｄＶＣ＋＋ｂｒｉｅｆｌｙ，ａｎｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｉｎｇｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃｌｏａｄｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｍｏｄｅｌ，ｕｔｉ－ｌｉｚｅＭａｔｌａｂａｎｄＶＣ＋＋ｔｏｍｉｘｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｔｏｌｏａｄｔｈａｔｈａｓｃａｒｒｉｅｄｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｐｒａｃｔｉｃａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｉ－ｃａｔｅｓ，ｔｈｉｓｓｏｆｔｗａｒｅｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｈａｓｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙｉｎｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｆｏｒｅｃａｓｔ，ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｉｔｔｏｈａｖｅｉｓｈｉｇｈｅｒ，ｏｆｆｅｒｅｖｅｒｙｏｎｅｆｏｒｈｉｇｈｌｙｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｎｏｎ－ｌｉｎｅａｒｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｔｈｅｎｅｗｖｉａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｍａｔｌａｂ，ＶＣ＋＋，ｆｏｒｅｃａｓｔｏｆｌｏａｄ，ＡＮＮ文章编号：１００８－０５７０（２００７）０１－３－０２３０－０２前言ＭＡＴＬＡＢ是一个功能强大的平台，它编程简单，并具有强大的矩阵计算能力，但ＭＡＴＬＡＢ也有一些局限，在处理许多图形绘制功能时灵活性不够。

电力负荷预测课程设计

电力负荷预测课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解电力负荷预测的基本概念，掌握相关理论知识；2. 使学生掌握电力负荷预测的方法和模型，如时间序列分析、回归分析等；3. 帮助学生了解电力系统运行与负荷预测的关系，提高对电力市场的认识。

技能目标：1. 培养学生运用所学知识进行电力负荷预测的能力；2. 让学生学会使用相关软件工具进行数据处理和分析，提高实际操作技能；3. 培养学生团队协作和沟通能力，能就负荷预测问题进行有效讨论和交流。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对电力行业的兴趣，激发他们投身电力事业的热情；2. 培养学生关注社会、环境问题的责任感，认识到电力负荷预测在节能减排中的重要性；3. 引导学生树立正确的价值观，认识到电力行业的社会责任和使命。

本课程针对高年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。

通过本课程的学习，学生能够掌握电力负荷预测的基本知识和方法，具备实际操作能力，同时培养他们的团队协作、沟通能力和责任感。

为后续的教学设计和评估提供明确依据。

二、教学内容本课程依据课程目标，科学系统地选择以下教学内容：1. 电力负荷预测基本概念：包括电力负荷的定义、电力负荷预测的意义和分类；2. 电力负荷预测方法：涵盖时间序列分析法、回归分析法、人工神经网络法等常用预测方法；3. 电力系统运行与负荷预测：介绍电力系统基础，分析负荷预测在电力系统运行中的应用；4. 数据处理与分析：学习如何使用软件工具进行数据处理、分析和可视化；5. 实践操作：结合实际案例，让学生动手进行电力负荷预测，提高实际操作能力。

教学大纲安排如下：1. 第一周：电力负荷预测基本概念，教材第一章；2. 第二周：时间序列分析法，教材第二章；3. 第三周：回归分析法，教材第三章；4. 第四周：人工神经网络法，教材第四章；5. 第五周：电力系统运行与负荷预测，教材第五章；6. 第六周：数据处理与分析，教材第六章；7. 第七周：实践操作，结合前六章内容进行实际案例分析和预测。

电力系统负荷预测研究论文

电力系统负荷预测研究论文论文关键词：电力系统负荷预测数据论文摘要：目前短期负荷预测方法通过利用最新的历史负荷数据，可以预测当日当前时刻以后若干小时的未知负荷，其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。

为满足电力市场实时交易对负荷预测的新要求，将这种方法应用于修改历史负荷坏数据和补足当日未知负荷数据，以协助提高短期负荷预测的准确度。

短期负荷预测是电力市场运营中不可少的计算。

短期负荷预测结果准确与否，对系统运行的经济性、安全性有很大影响。

对于任何负荷预测系统，要提高预测的准确度，需要具备两个条件：第一，良好的预测基础；第二，充足的参考信息。

在电力领域，对于常规的短期负荷预测系统，这两个条件体现为：首先，给负荷预测系统提供充足的、完整而且准确的历史数据样本；其次，在预测过程中充分的引入最新的负荷相关信息。

一短期负荷预测的方法短期预测的基本思想是：利用预测时刻以前的历史负荷数据，用几种不同的方法做预预测，可以预测该时刻以前的系统负荷，根据各方法的预测精度确定这些方法在综合模型中的权重；利用这一权重，使用昨天及以前的历史负荷数据，做今天预测时刻后的全日未知负荷的预测。

由于利用了预测时刻以前的最新的负荷信息，因此，用这种方法大大提高了负荷预测的精度。

短期负荷预测方法的关键是：以当日已经发生的负荷的变化模式作为全日未知负荷变化规律的参考，在此基础上预测出未知的负荷值。

其隐含的原理是：对于同一日，在一天内的天气等负荷敏感因素不发生突变的情况下，其全日负荷的变化模式不会发生突变。

下面用这个方法解决限制短期负荷预测准确度提高的两个问题。

二修正历史负荷坏数据历史实况负荷数据是负荷预测系统建立算法模型的基础，其数据质量的好坏直接影响负荷预测准确度。

历史负荷中的坏数据需要处理。

传统的短期负荷预测方法一般凭靠人工经验完成这些坏数据的修正，或采用简单的辨识、平滑方式处理坏数据，这些方式均有很大的局限性，其效果也不理想。

采用短期负荷预测方法对历史坏数据点进行修正，具有简单有效、适应性好、准确度高的特点。

CUMCM04B_电力系统负荷预测

CUMCM04B 电力市场的输电阻塞管理我国电力系统的市场化改革正在积极、稳步地进行。

2003年3月国家电力监管委员会成立，2003年6月该委员会发文列出了组建东北区域电力市场和进行华东区域电力市场试点的时间表，标志着电力市场化改革已经进入实质性阶段。

可以预计，随着我国用电紧张的缓解，电力市场化将进入新一轮的发展，这给有关产业和研究部门带来了可预期的机遇和挑战。

电力从生产到使用的四大环节——发电、输电、配电和用电是瞬间完成的。

我国电力市场初期是发电侧电力市场，采取交易与调度一体化的模式。

电网公司在组织交易、调度和配送时，必须遵循电网“安全第一”的原则，同时要制订一个电力市场交易规则，按照购电费用最小的经济目标来运作。

市场交易-调度中心根据负荷预报和交易规则制订满足电网安全运行的调度计划――各发电机组的出力（发电功率）分配方案；在执行调度计划的过程中，还需实时调度承担AGC（自动发电控制）辅助服务的机组出力，以跟踪电网中实时变化的负荷。

设某电网有若干台发电机组和若干条主要线路，每条线路上的有功潮流（输电功率和方向）取决于电网结构和各发电机组的出力。

电网每条线路上的有功潮流的绝对值有一安全限值，限值还具有一定的相对安全裕度（即在应急情况下潮流绝对值可以超过限值的百分比的上限）。

如果各机组出力分配方案使某条线路上的有功潮流的绝对值超出限值，称为输电阻塞。

当发生输电阻塞时，需要研究如何制订既安全又经济的调度计划。

●电力市场交易规则：1. 以15分钟为一个时段组织交易，每台机组在当前时段开始时刻前给出下一个时段的报价。

各机组将可用出力由低到高分成至多10段报价，每个段的长度称为段容量，每个段容量报一个价（称为段价），段价按段序数单调不减。

在最低技术出力以下的报价一般为负值，表示愿意付费维持发电以避免停机带来更大的损失。

2. 在当前时段内，市场交易-调度中心根据下一个时段的负荷预报,每台机组的报价、当前出力和出力改变速率，按段价从低到高选取各机组的段容量或其部分（见下面注释），直到它们之和等于预报的负荷，这时每个机组被选入的段容量或其部分之和形成该时段该机组的出力分配预案（初始交易结果）。

电力系统负荷预报的matlab实现

摘要电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一。

通过准确的负荷预测，可以合理安排机组启停，减少备用容量，合理安排检修计划及降低发电成本等。

准确的预测，特别是短期预测对提高电力经营主体的运行效益有直接的作用，对电力系统控制、运行和计划都有重要意义。

神经网络具有以下优点：（1)可以任意逼近复杂的非线性函数；（2）所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；(5)能够同时处理定量、定性知识。

负荷曲线是与很多因素相关的一个非线性函数，神经网络对于抽取和逼近这种非线性函数是一种很好的方法，用神经网络技术进行电力系统短期负荷预报可获得较好的精度。

本文介绍了电力负荷预测的主要方法和神经网络的原理、结构，分析了反向传播算法和广义神经网络算法，采用改进的三层人工神经网络来建立负荷预测模型，以前七天的负荷数据和当天影响负荷的天气因素作为数据样本，进行神经网络的自我训练和学习。

用Matlab软件中分别实现了基于BP和GRNN的两种神经网络的短期电力负荷预测，取得了良好的预测效果，并对两种神经网络的仿真结果进行对比，结果表明GRNN的相对误差率比BP的相对误差率要小，这说明GRNN的仿真效果胜于BP。

关键字:短期负荷预测, 人工神经网络, BP算法, 广义回归神经网络Power System Load Forecast MatlabAbstractPower system load forecasting power production department is one of the most important work. Through the precise load forecast, can arrange unit start-stop, reduce the spare capacity, reasonable arrangement of the maintenance plan and reduce power cost, etc. Accurate projections, especially the short-term forecast to improve the running efficiency power operators have direct effect, on power system control, operation and plans to have the important meaning. Neural network advantages (1) can be arbitrary approximation complex nonlinear functions; (2) all quantitative or qualitative information stored in the potential distribution as the neurons in the network, it has strong robustness and fault tolerance; (3) using the parallel distributed processing methods, making quick lots of computing become possible; (4) can learn and adaptive don't know or uncertain system; (5) can simultaneously processing quantitative and qualitative knowledge.This paper based on matlab software to short-term neural function power load forecasting, in the prediction process of neural network achieved good prediction effect, mainly using BP and GRNN of two kinds of neural network to predict major electricity load. Then the forecast results are analyzed, in Matlab simulation model to establish two neural network, the simulationresults are analyzed, get good results.With the two neural network compared the simulation results, the results show that the relative error rate than BP GRNN the relative error rate is small, it shows the simulation result is better than BP GRNN.Keyword：Short-term load forecasting, Artificial neural network, BP algorithm, Generalized regression nerve network电力系统负荷预报的matlab实现0 引言近几年来，中国电力工业正在进行前所未有的电力体制改革，电力市场运营机制将逐步在我国建立。

负荷预测工作总结

负荷预测工作总结
负荷预测是电力系统运行中非常重要的一项工作，它能够帮助电力系统运营商
合理安排发电计划，保障电网运行的稳定性和可靠性。

在过去的一段时间里，我参与了负荷预测工作，并且总结了一些经验和教训。

首先，准确的数据是负荷预测工作的基础。

我们需要收集和整理历史负荷数据，包括不同时间段和不同季节的负荷情况。

同时，还需要考虑到外部因素对负荷的影响，比如天气、节假日等。

只有在有了足够准确的数据基础上，我们才能进行有效的负荷预测。

其次，合适的预测模型也是至关重要的。

在负荷预测工作中，我们需要选择合
适的预测模型，比如时间序列模型、神经网络模型等。

不同的模型适用于不同的情况，我们需要根据实际情况进行选择。

同时，模型的参数调整和优化也是必不可少的工作，只有在模型的选择和参数调整上下功夫，才能得到准确的预测结果。

最后，及时的反馈和修正也是负荷预测工作中的重要环节。

一旦发现预测结果
与实际情况有偏差，我们需要及时进行分析和修正，找出问题所在，并且调整预测模型和参数。

只有在不断的反馈和修正中，我们才能不断提高负荷预测的准确性和可靠性。

总的来说，负荷预测工作需要我们有充分的数据基础、合适的预测模型以及及
时的反馈和修正。

只有在这些方面下功夫，我们才能提高负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的稳定运行提供有力的支持。

希望在未来的工作中，我们能够不断总结经验，不断提高负荷预测的水平，为电力系统的发展做出更大的贡献。

华北电力课程设计(综合实验)任务书格式

电力负荷预测模拟实验
任务书
一、目的与要求
1．正文为宋体，五号字行间距为21
1．1 ------------
每个人根据自己的具体情况填写，诸如以下文字：
1. 通过本课程设计熟悉电力负荷预测的实际工作内容；
2. 熟悉Matlab软件的编程操作；
3. 进一步掌握**模型的建模方法；
4. 通过预测误差分析，提高对电力负荷预测工作的深度认识；
……
二、主要内容
1．正文为宋体，五号字行间距为21
1．1 ------------
每个人根据自己的具体情况填写，诸如以下文字：
1. 收集某地区的真实电力负荷预测数据；
2. 介绍采用**模型对**数据建模的具体过程；
3. 通过误差分析指标对模型拟合情况进行判断；
4. 分析产生误差的原因及可能的改进思路、
……
三、进度计划
四、设计成果要求
1.有真实可靠的数据来源；
2.撰写符合格式要求的课程设计报告；
3.课程设计报告中有较详尽的模型介绍及数据分析结果；
4.设计报告附录有完整的程序设计源代码。

五、考核方式
学生集中设计一周，根据所撰写的课程设计报告评定成绩。

学生姓名：
指导教师：孟明
2013年7月8日。

灰色模型用于电力负荷预测的Matlab源代码

灰色模型用于电力负荷预测的Matlab源代码原文标题：灰色模型用于电力负荷预测的Matlab源代码- 调度通信自动化资料共享- 调度通信自动化- 中国电力研学论坛专注电力技术应用，关注电力科技前沿，打造专业电力社区！- Powered by Discuz!原文链接：/viewthread.php?tid=23720&highlight=%D4%A4%B2%E2function []=greymodel(y)% 本程序主要用来计算根据灰色理论建立的模型的预测值。

% 应用的数学模型是GM(1,1)。

% 原始数据的处理方法是一次累加法。

% y=input('请输入数据');n=length(y);yy=ones(n,1);yy(1)=y(1);for i=2:nyy(i)=yy(i-1)+y(i);endB=ones(n-1,2);for i=1:(n-1)B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;B(i,2)=1;endBT=B';for j=1:n-1YN(j)=y(j+1);endYN=YN';A=inv(BT*B)*BT*YN;a=A(1);u=A(2);t=u/a;t_test=input('请输入需要预测个数：');i=1:t_test+n;yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+t;yys(1)=y(1);for j=n+t_test:-1:2ys(j)=yys(j)-yys(j-1);endx=1:n;xs=2:n+t_test;yn=ys(2:n+t_test);plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');det=0;for i=2:ndet=det+abs(yn(i)-y(i));enddet=det/(n-1);disp(['百分绝对误差为：',num2str(det),'%']);disp(['预测值为：',num2str(ys(n+1:n+t_test))]);原文标题：灰色模型用于电力负荷预测的Matlab源代码- 调度通信自动化资料共享- 调度通信自动化- 中国电力研学论坛专注电力技术应用，关注电力科技前沿，打造专业电力社区！- Powered by Discuz!原文链接：/viewthread.php?tid=23720&highlight=%D4%A4%B2%E2。

电力负荷预测(毕业设计)

电力负荷预测（毕业设计）引言电力系统短期负荷预测对未来1日至1周的负荷进行预测。

短期负荷预测是随着电力系统EMS的逐步发展而发展起来的，现已经成为EMS必不可少的一部分和为确保电力系统安全经济运行所必需的手段之一。

随着电力市场的建立和发展，对短期负荷预测提出了更高的要求，短期负荷预测不再仅仅是EMS的关键部分，同时也是制定电力市场交易计划的基础。

电力系统负荷预测为这一地区电力规划奠定了一定的基础，同时也为这一地区电力工业布局、能源资源平衡、电力余缺调剂，以及电网资金和人力资源的需求与平衡提供可靠的依据。

因此，电力负荷预测是一项十分重要的工作，它对于保证电力工业的健康发展，乃至对于整个国民经济的发展均有着十分重要的意义。

短期负荷预测技术经过几十年的发展，人们提出了许多的预测方法。

现有的预测方法大体可以分为2类：经典的数学统计方法以及上世纪90年代兴起的各种人工智能方法。

经典的数学统计方法包括线性外推法、多元线性回归法、时间序列法和状态空间法等。

人工智能方法包括人工神经网络法、专家系统方法和模糊推理方法、小波分析等。

在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上，根据电力负荷的特点，在考虑天气温度、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上，本文介绍了一种基于BP神经网络的短期负荷预测方法。

其中首先根据实际经验将一周的7天分为工作日（星期一到星期五）和休息日（星期六和星期天）等两种类型；然后建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数；最后通过最小二乘法预测日最大负荷和日最小负荷。

利用相应的BP神经网络方法对未来24小时负荷进行短期预测，该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力和人工神经网络自学习、自适应的优点。

实际算例表明，这种方法应用在短期负荷预测方面有较高的精度。

第 1 页共 48 页1、电力负荷预测综述1.1、电力负荷预测的含义电力负荷有两方面的含义：一方面是指电力工业的服务对象，包括使用电力的部门、机关、企事业单位、工厂、农村、车间、学校以及各种各样的用电设备；另一方面是指上述各用电单位、用电部门或用电设备使用电力和电量的具体数量。

电力负荷预测的习题及答案

电力负荷预测的习题及答案电力负荷预测的习题及答案电力负荷预测是一个重要的领域，它对于电力行业的运营和规划起着至关重要的作用。

准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高电力供应的效率和稳定性。

本文将通过一些习题来探讨电力负荷预测的相关问题，并提供相应的答案。

习题一：什么是电力负荷预测？答案：电力负荷预测是指通过对历史负荷数据和相关因素进行分析和建模，预测未来一段时间内的电力负荷水平。

这些相关因素包括季节性变化、天气状况、经济发展水平等。

电力负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电设备，确保电力供应的平稳和可靠。

习题二：电力负荷预测的方法有哪些？答案：电力负荷预测的方法主要分为基于统计学的方法和基于机器学习的方法两大类。

基于统计学的方法包括时间序列分析、回归分析等，它们基于历史负荷数据的趋势和周期性进行预测。

而基于机器学习的方法则利用大量的历史负荷数据和其他相关因素，通过建立复杂的模型来进行预测。

习题三：时间序列分析在电力负荷预测中的应用是什么？答案：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它假设未来的负荷水平与过去的负荷水平有关。

时间序列分析通过分析历史负荷数据的趋势、季节性和周期性等特征，建立相应的模型来进行预测。

常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

习题四：机器学习在电力负荷预测中的应用是什么？答案：机器学习是一种通过让计算机从数据中学习和发现规律，从而进行预测和决策的方法。

在电力负荷预测中，机器学习可以利用大量的历史负荷数据和其他相关因素，通过建立复杂的模型来进行预测。

常用的机器学习方法包括神经网络、支持向量机和随机森林等。

习题五：电力负荷预测中的天气因素有哪些？答案：天气因素对电力负荷预测有着重要的影响。

常见的天气因素包括温度、湿度、风速、日照时数等。

这些因素与人们的用电行为密切相关，例如在高温天气下，人们会使用空调等电器设备，导致负荷水平增加。

因此，在电力负荷预测中考虑天气因素是非常重要的。

电力负荷预测模拟实验报告

电力负荷预测模拟实验报告电力负荷预测对于电力行业的经营和管理具有重要意义。

本实验通过使用MATLAB软件，利用回归分析和时间序列分析两种方法，对电力负荷进行预测，并对两种方法的结果进行比较和分析。

结果表明，时间序列分析方法更加准确和可靠，可以为电力行业提供有价值的参考。

关键词：电力负荷预测；回归分析；时间序列分析；MATLAB一、引言随着社会经济的不断发展和人们生活水平的提高，电力需求量不断增长，电力负荷预测成为电力行业经营和管理的重要问题。

准确地预测负荷，可以为电力行业提供有效的调度和管理，从而保证电力供应的稳定性和可靠性。

本实验利用MATLAB软件，通过回归分析和时间序列分析两种方法，对电力负荷进行预测，并比较两种方法的结果，分析其优缺点，为电力行业提供有价值的参考。

二、实验原理1.回归分析方法回归分析是在控制其他变量的条件下，通过对自变量和因变量之间的关系进行分析和预测的方法。

在电力负荷预测中，可以将时间作为自变量，将负荷作为因变量，通过建立回归模型，预测未来的负荷。

2.时间序列分析方法时间序列分析是通过对历史数据的分析和拟合，来预测未来数据的方法。

在电力负荷预测中，可以将历史负荷数据作为时间序列，通过对时间序列的平稳性、趋势性、季节性等进行分析和拟合，来预测未来的负荷。

三、实验步骤1.数据准备本实验使用的数据为某地区2010年1月至2012年12月的月平均负荷数据，共36个月。

数据来源于国家统计局网站。

2.回归分析(1)将数据导入MATLAB软件，并进行数据处理和格式转换。

(2)将时间作为自变量，将负荷作为因变量，建立回归模型。

(3)通过回归模型，预测未来的负荷。

3.时间序列分析(1)将数据导入MATLAB软件，并进行数据处理和格式转换。

(2)对时间序列进行平稳性检验，确定是否需要进行差分处理。

(3)对平稳的时间序列，进行趋势性分析和季节性分析。

(4)建立ARIMA模型，对未来的负荷进行预测。

使用MATLAB进行电力负荷预测

使用MATLAB进行电力负荷预测电力负荷预测在电力行业中扮演着关键的角色，它对于电力系统的运行和规划具有重要意义。

准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理安排电力资源，提高供电效率，同时也可以为用户提供更可靠的用电服务。

本文将介绍如何使用MATLAB进行电力负荷预测，并探讨该方法的准确性和可行性。

首先，我们需要准备用于电力负荷预测的历史数据。

这些数据可以包括过去几年的负荷数据、天气数据、节假日等相关信息。

在MATLAB中，我们可以使用内置的数据分析工具箱来处理和分析这些数据。

数据的准备工作也是预测结果准确性的重要因素之一。

接下来，我们可以使用MATLAB中的时间序列分析工具来建立电力负荷预测模型。

时间序列分析是一种利用时间顺序上的依赖关系分析和预测数据的统计方法。

在MATLAB中，我们可以使用自回归移动平均模型（ARMA）、自回归综合移动平均模型（ARIMA）等方法建立负荷预测模型。

这些模型能够通过分析历史数据中的趋势、周期和季节性等特征来进行负荷预测。

除了时间序列分析方法，我们还可以使用神经网络模型进行电力负荷预测。

神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的数学模型，它能够通过学习历史数据的规律来进行预测。

在MATLAB中，我们可以使用内置的神经网络工具箱来建立和训练神经网络模型。

通过将历史数据作为输入和相应的负荷数据作为输出，我们可以让神经网络模型学习负荷与其他变量之间的关系，并进行未来负荷的预测。

在建立和训练预测模型之后，我们可以使用模型对未来的负荷进行预测。

在MATLAB中，我们可以通过输入未来的天气数据和其他相关变量，然后利用已经训练好的模型来生成负荷预测结果。

预测结果可以帮助电力公司在规划电力供应和调度等方面做出更准确的决策。

然而，负荷预测的准确性并不是绝对的。

许多因素，例如突发事件、节假日、政策变化等都可能对负荷产生影响，从而导致预测结果的误差。

因此，在进行电力负荷预测时，我们需要综合考虑多个因素，并保持模型的灵活性和可调性，以便对未知的变化作出适应。

电力负荷预测课件Matlab使用(二)

函数作图
x=1:0.1:2*pi;
plot(x,sin(x),'r')
两个常用输入方法
X=1:1:100 当输入数据的间隔为1时，可以简写为x=1:100 X=linspace(1,100,100)
图像调整
x=linspace(0,2*pi,100);
plot(x,sin(x),'r')
axis([0 2*pi -1 1])
多线
x=linspace(0,2*pi,100);
plot(x,sin(x),'r',x,0.5*x-1,'b')
axis([0 2*pi -1 pi-1])
思考
作图：画出y=3x2-4x+5在[-5，5]上的图像
x=-5:0.1:5;
y=3*x.^(2)-4*x+5;
基本命令：plot
x=[1 2 3 4 5 6 7]; y=[2 3 5 6 8 10 11]; plot(x,y)
调整颜色
x=[1 2 3 4 5 6 7];
y=[2 3 5 6 8 10 11]; plot(x,y,'r') x=[1 2 3 4 5 6 7]; y=[2 3 5 6 8 10 11]; plot(x,y,‘k')
标记符号
plot(x,y,‘-r.')
plot(x,y,'--rp')
其它标记符号
‘.’ ‘*’ ‘x’ ‘^’ 朝上三角 ‘<’ 朝左三角 ‘v’ 朝下三角 ‘>’ 朝右三角
点
‘’o 圆圈
星号
‘+’ 十字符
叉号

课程设计负荷预测毕业论文

课程设计负荷预测毕业论文一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握负荷预测的基本概念、原理和方法。

2. 使学生了解毕业论文中负荷预测部分的研究背景、现状及发展趋势。

3. 帮助学生掌握相关数据收集、处理和分析技巧，为毕业论文写作打下基础。

技能目标：1. 培养学生运用负荷预测方法解决实际问题的能力。

2. 提高学生运用文献资料、进行数据分析、撰写论文的能力。

3. 培养学生团队协作、沟通表达及批判性思维能力。

情感态度价值观目标：1. 激发学生对电力系统负荷预测领域的兴趣，培养其主动学习的热情。

2. 培养学生严谨的科学态度，使其在研究中遵循客观、公正、真实的原则。

3. 引导学生关注社会热点问题，提高其社会责任感和使命感。

本课程针对高年级本科生，结合学科特点和教学要求，注重理论与实践相结合，旨在培养学生具备扎实的专业知识、较强的实践能力和创新意识。

通过本课程的学习，使学生能够在毕业论文中独立完成负荷预测相关研究，为未来从事电力系统及相关领域工作打下坚实基础。

二、教学内容1. 负荷预测基本概念：介绍负荷预测的定义、分类及在电力系统中的应用。

相关教材章节：第一章负荷预测概述2. 负荷预测方法：讲解时间序列分析法、回归分析法、人工神经网络法等常用负荷预测方法。

相关教材章节：第二章负荷预测方法及其原理3. 数据收集与处理：指导学生如何收集、整理和分析负荷及相关数据。

相关教材章节：第三章数据收集与处理4. 负荷预测模型构建：介绍负荷预测模型的构建过程，包括模型选择、参数设置等。

相关教材章节：第四章负荷预测模型构建5. 毕业论文写作技巧：讲解如何撰写负荷预测部分的研究背景、现状、方法、结果与分析等。

相关教材章节：第五章毕业论文写作技巧6. 实践环节：组织学生进行实际案例分析和小组讨论，提高学生的实际操作能力。

相关教材章节：第六章负荷预测案例分析教学内容安排和进度：共安排12个课时，其中基本概念、方法、数据收集与处理各占2个课时，模型构建和毕业论文写作技巧各占3个课时，实践环节占2个课时。

电力负荷预测课程设计_大纲

电力负荷预测课程设计教学大纲
课程编号：00190130
课程类型：必修课
学分/学时或周：1分/1周
适用专业：工商管理
先修课程：电力负荷预测
一、内容简介
通过该课程设计，学生应能够应用统计软件或所学某种计算机语言结合某些预测方法编程进行电力系统中长期负荷预测。

二、教学安排内容
1．针对给定的某地区若干年的电力负荷和相应时期的国民经济有关数据进行数据分析。

2. 结合某地区未来中长期的经济社会发展规划，采用适当的预测方法对该地区进行中长期负荷预测。

三、教学内容及学时分配
四、对学生能力培养的体现
该课程设计是电力负荷预测课程的配套课程设计，中长期电力负荷预测是做好电力规划的前提。

通过课程设计，使学生进一步掌握该课程的基本理论与方法，并具有应用统计软件或上机编程实现某些预测方法的实践操作能力。

学生根据设计任务书通过小组研讨选择适当的一些预测方法进行课程设计，并撰写课程设计报告（预测报告）。

五、考核方式
成绩采取五级分制，设计过程表现和课程设计报告各占50%。

六、推荐的教材及教学参考书
教材：《电力负荷预测》，肖国泉等编著，中国电力出版社，2001年，第1版。

参考书：《电力负荷预测技术及其应用》，牛东晓等，中国电力出版社，1998年，第1版。

大纲制定者：张福伟大纲校对者：董军
大纲审核者：何永秀教研室主任：何永秀制定日期：2005.07。

第二章电力负荷预测

(h)
年负荷曲线:每年每个月最大负荷变化状况。
1.05 1.00 0.95 0.90 0.85
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月
负荷预测的定义
【定义】负荷预测是依据系统的运转特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多要素，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时辰的负荷数据，其中负荷是指电力需求量〔功率〕或用电量。
在电力规划中，普遍运用的负荷概念是指国民经济全体或部门对电力电量的消耗量的历史状况及未来的变化开展趋向。
负荷目的、最高负荷、平均负荷、负荷
率
【负荷目的】目前供电部门所分配的负荷目的，主要是指小时平均
的有功负荷目的，而不是视在功率和无功功率。【最高负荷】
电力负荷在某个时间距离内肯定出现一个最大值，称为最高负荷。【平均负荷】
=用电负荷+网损(线路和变压器损耗)+厂用电国民经济行业用电：第一产业、第二产业、第三产业和居民生活用电第一产业：农、林、牧、渔、水利业第二产业：工业和修建业第三产业：国民经济行业用电中的其他剩余局部一级负荷：中缀供电将形成人身伤亡，或在政治经济上有严重损失的负荷；二级负荷：中缀供电将影响重要用电单位的正常任务，或将在政治经济上有较大损失的负荷；三级负荷：不属于以上一级和二级的负荷。
电力负荷的时间序列开展进程。
此外，尚需研讨经济政策、经济开展水平、人均支出变化、产业政策变化、产业结构调整、科技提高、节能措施、需求侧管理、电价、各类相关动力与电力的可转换性及其价钱、气候等要素与电力需求水平和特性之间的影响，需剖析研讨电网的扩展和增强、城市电网改造、供电条件改善、乡村电气化等对电力需求的影响。
在规划设计中负荷预测的内容

Python与电网电力负荷预测的结合

并行计算和分布式
计算
Python支持多线程、多进程以及分布式计算技术，可以充分利用计算机资源，提高电力负荷预测的计算效率。
GPU加速计算
Python可以利用CUDA等GPU加速技术，将部分计算任务转移到 GPU上执行，进一步提高电力负荷预测的计算速度。
04
CHAPTER
基于Python的电力负荷预测模型构建
短期负荷预测
短期负荷预测是对未来数小时至数天的负荷需求进行预测，对于电力系统的实时调度和控制具有重要意义。
预测方法概述
01
传统预测方法
传统预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、指数平滑等方法，这
些方法基于历史数据的统计规律进行预测。
02 03
现代预测方法
现代预测方法包括人工神经网络、支持向量机、深度学习等方法，这些方法通过训练模型来模拟负荷与影响因素之间的复杂关系，具有较高的预测精度和适应性。
多种预测模型支持
Python集成了众多机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等，可以实现包括线性回归、支持向量机、神经网络等多种预测模型，为电力负荷预测提供了丰富的选择。
模型训练和调优
Python提供了完善的模型训练和调优工具，支持自动化参数搜索、交叉验证等技术，可以帮助分析人员快速找到最优的预测模型参数。
数据可视化
利用matplotlib、seaborn等可视化库，可以将电力负荷数据进行直观展示，帮助分析人员更好地理解数据特征和规律。
数据挖掘和分析
Python支持多种数据挖掘和分析技术，如聚类、分类、关联规则挖掘等，可以挖掘出隐藏在电力负荷数据中的有用信息，为预测模型提供更准确的输入。