电力系统短期负荷预测方法与预测精度综述_郭华安
【文献综述】电力系统短期负荷预测方法及研究
文献综述电气工程与自动化电力系统短期负荷预测方法及研究一、负荷预测的原理电力系统负荷预测是根据现在和过去时刻的用电负荷情况，估计未来时刻用电负荷的大小。
因此它的研究对象是不确定的事件，随机事件。
而电力负荷预测要预知负荷的发展趋势和可能达到的状况，下面介绍一些原理，用于指导负荷预测工作：1）可知性原理：预测对象的发展规律，其未来的发展趋势和状况是可以为人民所知道的，这是人们进行预测活动的基本依据。
2）可能性原理因事物的发展变化是在内因和外因共同作用下进行的，内因的变化和外因作用大小不同，因此事物的发展变化会有很多可能。
3）连续性原理预测对象的发展是一个连续化的过程，其未来的发展是这个过程的连续。
电力系统负荷的发展变化同样存在着惯性，这种惯性正是进行负荷预测的主要依据4）相似性原理在很多情况下，作为预测对象的一个事物，其现在的发展过程和状况可能与过去一定阶段的发展过程和状况相似，因此可根据已知的发展过程及状况来预测所预测对象的未来的发展过程及状况。
5) 系统性原理预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而整个系统的动态发展与它的各个组成部分和影响因素之间的相互作用相互影响密切相关。
只有系统整体最佳预测，才是最高质量的预测，才能为决策者提供最佳预测方案。
二、负荷预测的研究背景众所周知，电力系统的作用就是为各类用户提供可靠且合乎质量要求的电能，以随时满足各类负荷的需求。
而电力系统负荷预测是电力系统调度，用电，计划，规划等管理部门的主要工作之一。
提供负荷预测技术水平，有利于用电管理，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，节油和见地发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提供电力系统的经济效益和社会效益。
因此，负荷预测已成为事先电力系统管理现代化的主要内容之一。
电力系统负荷预测按预测时间可以分为长期，中期，短期和超短期。
短期电力负荷预测主要是指预报未来几小时、一天至几天的电力负荷并做出估计，目的是给各个电厂安排日，周发电计划，是电力系统最为关键的一类负荷预测。
电力系统中的负荷预测方法综述与展望
电力系统中的负荷预测方法综述与展望1. 引言电力系统的负荷预测是对未来一段时间内负荷需求的估计，对电力生产和供应的规划和调度起到至关重要的作用。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高运行效率，降低成本，同时也对电力系统的稳定运行和供需平衡起到关键作用。
因此，负荷预测的准确性和精度一直是电力行业的重要关注点。
2. 传统的负荷预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的负荷预测方法之一，其基本思想是通过对历史负荷数据进行分析、拟合和预测。
常见的统计方法包括回归分析、时间序列分析和指数平滑法。
这些方法适用于长期和短期负荷预测，具有简单、易操作、计算速度快等特点。
然而，由于统计方法没有考虑负荷数据之间的相互关系和复杂的非线性因素，导致其预测精度较低，在面对突发事件或季节性变化时不够准确。
2.2 物理方法物理方法基于电力系统的运行机理和负荷分布规律，通过建立数学模型来预测负荷需求。
常见的物理方法包括灰色系统理论、神经网络方法和支持向量机。
这些方法可以考虑负荷数据之间的关联性和非线性因素，提高了预测精度。
然而，物理方法需要准确地描述电力系统的物理特性和运行机理，对数据要求较高，计算复杂度较大。
3. 基于机器学习的负荷预测方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的负荷预测方法逐渐受到关注。
机器学习方法通过对大量历史负荷数据的学习和训练，可以从数据中提取出负荷需求的规律和特征，进而进行准确的负荷预测。
常见的基于机器学习的负荷预测方法包括决策树、随机森林、支持向量回归和深度学习等。
3.1 决策树决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，根据特征值将数据集划分为不同的类别。
对于负荷预测问题，可以将历史负荷数据作为输入特征，负荷需求作为输出类别，构建负荷预测模型。
决策树方法具有简单、易理解、易实现的特点，但在处理大量数据和复杂关系时预测效果较差。
3.2 随机森林随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法，通过构建多个决策树模型并进行集成，提高了预测的准确性和鲁棒性。
电力系统短期负荷预测方法综述
电力系统短期负荷预测方法综述本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。
在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。
从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。
并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。
标签：电力系统短期负荷预测电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。
短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。
不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。
预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。
虽然短期负荷预测的研究历史已經很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。
当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。
下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。
在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。
1 基于短期负荷的预测特点对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。
对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。
②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。
③短期负荷预测在时间上各有不同。
④预测的结果包含多方案性。
电力系统短期负荷预测方法综述
电力系统短期负荷预测方法综述作者：姚生杰来源：《中小企业管理与科技·上旬刊》2013年第05期摘要：本文主要是针对电力系统的短期负荷预测的概念和意义进行综述，就短期负荷预测的一些特点及其影响预测精度的各方面原因进行总体的分析。
在目前的预测方法里，主要有经典的预测方法和传统的预测方法以及智能预测方法和预测新方法。
从这些预测方法入手进行综合的应用原理分析，比较其不同预测方法的优点及不足的地方。
并且提出了短期负荷预测的精度提升了，不仅在历史的数据上重视了其积累，还应重视在预测的模型选择上要合适，综合型预测模型在未来电力负荷预测方法的必然性。
关键词：电力系统短期负荷预测电力负荷预测在能量的管理系统组成中是极为重要的部分，而短期电力负荷预测则是对几个小时后或是一天、几天的电力负荷值上进行预报。
短期电力负荷预测不仅在电力系统安全以及经济的运作下提供了相关保障，还为市场的环境编排高度计划等打下了基础。
不过在这个电力生产与消费的日趋市场化下，针对负荷预测的准确及可靠性上也有了更为高的要求，而且就电力系统管理与运行来讲其负荷预测逐渐成为了一个主要的研究领域。
预测精度是决定短期负荷预测的作用大小的，所以在短期负荷预测方法研究的重点上是如何对预测精度进行提高。
虽然短期负荷预测的研究历史已经很长远了，国内外的学者也对其在方法还有理论方面对于预测模型进行研究工作。
当短期负荷出现因素太多的情况下，从而限制了预测方法的范围以及精度。
下文针对短期的预测方法展开一个综合性的探析。
在研究未来发展方向的同时也为实际情况下短期负荷的预测提供了一个基础。
1 基于短期负荷的预测特点对于短期电力负荷来讲其预测便是基于在电力负荷以及相关的历史数据对模型进行全面的建立，从而使得新世纪型的电力负荷更具备科学性和全面性。
对于短期负荷所面临的事件不确定性以及其随机性，包含了各种特点：①在预测的结果上其短期的负荷存在着一定的不确定性。
②不同的负荷预测方法存在相应的条件性。
电力负荷预测方法研究综述
电力负荷预测方法研究综述摘要：负荷预测是电力系统经济运行的基础，根据负荷预测原理的不同，将负荷预测方法分为传统预测法和现代预测法两种。
本文对负荷预测方法进行了全面的综述研究，分析各种预测方法的基本原理及优缺点，合理的选择负荷预测方法，可以有效的提高负荷预测准确率。
关键词：负荷预测电力负荷预测模型0 引言负荷预测是基于电力系统所处的社会、经济、气候等外部环境下，对电力负荷历史数据进行研究，结合社会经济学、统计学以及工程技术等学科知识进行定性定量分析，探索同类事物之间存在的内部联系和发展规律，对未来某特定时刻的负荷情况做出预先估计和预测。
电力负荷的变化受到政治、经济、气象等多种不断变化的因素影响，为满足不同场合的负荷预测精度要求，通常会采用不同的负荷预测方法。
近年来，随着人们对负荷预测技术研究的不断深入，负荷预测的准确度也在不断地提高。
1 负荷预测分类按时间分类；长期负荷预测（未来3~5年甚至更长时间）、中期负荷预测（未来几个月至一年时间）、短期负荷预测（日负荷预测和周负荷预测）以及超短期负荷预测（未来几天内）。
按行业分类；城市民用负荷预测、商业负荷预测、工业负荷预测、农村负荷预测和其他负荷预测。
按特性分类；高负荷及最低负荷预测、平均负荷预测、全网负荷预测、负荷峰谷差预测、母线负荷预测。
2 负荷预测方法2.1 传统负荷预测法（1）趋势外推法趋势外推法又称曲线拟合法、曲线回归法。
分析负荷的历史数据，拟合出一条曲线（包括直线、指数曲线、幂函数曲线、S型曲线等）来反应负荷变化趋势，从而实现负荷预测。
优点：原理简单，数据需求量小，使用方便。
缺点：由于负荷的多样性和随机性，很难找到合适的曲线来准确表达负荷变化规律。
适用于负荷变化较平稳的时间段和区域内，常作为短期城市电网的规划预测。
（2）时间序列法时间序列法是对负荷的历史数据时间序列进行分析，确定其变化规律和基本特征，并建立模型，以此来实现对未来负荷的预测。
优点：数据需求量小，程序简便，计算速度快，工作量小。
电力短期负荷预测方法综述
1.引言随着我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，电力系统短期负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要的日常工作，对制定运行方式、维持电力系统安全和经济运行有重要作用，其预测精度的高低直接影响到电力系统运行的安全性、经济性和供电质量。
同时，电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而艰巨的任务。
短期负荷预测是能量管理系统(EMS)的一个重要模块，他所提供的未来的负荷数据,对电力系统近期输变电建设、运行和计划都非常重要。
短期负荷除具有明显的周期性外，还受到各种环境因素的影响，如天气因素、季节变换、电力市场、重大事件等，使得负荷的时间序列变化呈现出非平稳的随机过程。
由于短期负荷的随机因素太多，非线性极强，一些传统预测理论和方法常存在一定的局限性，新理论和新技术的发展推动着短期负荷预测不断发展，新的预测方法不断涌现。
本文在分析短期负荷特点和影响因素的基础上，对短期负荷预测方法进行综述和总结，指出短期负荷预测方面可能的研究方向。
2.电力负荷预测特点电力系统负荷一般可以分为城市民用负荷、商业负荷、农村负荷、工业负荷以及其他负荷等，不同类型的负荷具有不同的特点和规律。
总的来说，电力负荷的特点是经常变化的，如按小时变、日变、周变和年变，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化是一个连续的过程，一般不会出现大的跃变，但电力负荷对季节、温度、天气、作息时间等是敏感的，不同的季节，不同地区的气候，以及温度的变化都会对负荷造成明显的影响。
因此，电力负荷的特点决定了电力总负荷由以下四部分组成：基本正常负荷分量、天气敏感负荷分量、特别事件负荷分量和随机负荷分量。
因此，根据电力负荷的影响因素和变化规律，负荷的预测特点有以下几个方面[]]：(1) 不准确性电力负荷的发展是不确定的，会受到电力市场、天气状况等因素的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。
浅谈短期电力负荷预测的关键问题及方法
浅谈短期电力负荷预测的关键问题及方法摘要：电能的使用是人类能源的一次革命，人们对其他能源的使用，诸如风能、核能、潮汐等能源的使用，基本上都是先转化成电能，储存起来，再备他用。
电力系统的稳定、安全运行已成为国民经济运行的重要前提。
而有效地电力负荷预测又是电力系统安全稳定运行的基础。
本文主要从电力负荷预测的意义、目前存在的一些问题以及常用的预测的研究方法来阐述。
关键字：短期电力负荷；负荷预测；研究方法当今，科学技术的发明，电力作为生产的推动力已经成为必不可少的部分。
电能作为能量的储备，不断地进入市场，电力的市场化使得世界范围内的可再生能源大力发展，带来了能源的革命。
在现在电力为主导能源的时代，掌握电力信息，提前了解未来一段时间的用电情况，电力系统的供电量，可以切实的保障电力系统的正常运行，维护经济的稳定发展。
然而，不确定因素的增加、天气环境的多变又给电力负荷加大了挑战，电力负荷预测就变得更加重要。
一、电力负荷预测的重要意义电力负荷预测是以未来电力需求量、未来用电量以及负荷曲线的为对象进行监测，预测出未来电力负荷的时间、空间分布，从而为电力系统规划和运行提供预测依据。
对于电力系统来说，要保障系统的安全、稳定、经济的运行，电力系统负荷预测必不可少。
准确的负荷预测不仅可以提高电网安全，还可以改善电能质量。
根据预测的时间长短，负荷预测可分为超短期（指未来一小时内的预测）、短期预测（一般是对未来一天到一周的预测）、中期预测（即未来几个月到一年内的预测）和长期预测（指提前几年甚至更长的预测）。
超短期预测由于提前时间最短，精度比较高，通常用于对电能质量的控制，监管电力系统的安全，预防、控制电力系统，防止出现故障。
时间稍长的短期预测在优化机组组合，控制经济潮流、进行水火电的协调方面发挥的重要作用。
提前几个月到一年的负荷预测，便于水库调度、燃料计划的实施，也为机组的更换、维修创造了机会。
在对电网的改造、系统的规划、以致扩建厂房的方面，需要较长时间的规划和准备，掌握电力负荷的长期需求就会留给这些以充足的时间。
电力系统短期负荷预测方法综述
专论与综述电力系统短期负荷预测方法综述孙海斌 李 扬 卢 毅 王 磊 唐国庆(东南大学电气工程系 南京 210096)摘 要 从短期负荷预测在能量管理系统中的重要作用出发,对负荷的特性、负荷预测的建模要求、影响模型预测精度的因素、各预测模型的原理、预测模型的改进方法以及能量管理系统中负荷预测模块的软件实现作了概述。
关键词 短期负荷预测 能量管理系统 模糊神经元网络 负荷特性SY NTHESIS OF THE SH ORT2TERM LOADFORECAST METH OD OF POWER SYSTEMSun Haibin Li Y ang Lu Y i Wang Lei Tang Guoqing(Dept.of Electrical Engineering,S outheast University,210096,Nanjing China) Abstract From the importance of short2term load forecast in energy management system,the load characteristic,simula2 tion needs for load forecast,the factor influencing forecast precision,the principles of forecast models and relative soft2 ware are summarized.K eyw ords short2term load forecast energy management system fuzzy ANN load characteristic 短期负荷预测是能量管理系统(EMS)的一个重要模块,在电力系统的安全和经济运行中起着重要作用[1,2]。
他所提供的未来的负荷数据,对电力系统近期输变电建设、运行和计划都非常重要。
电力系统短期负荷预测方法
电力系统短期负荷预测方法作者：黄锦铭来源：《中国科技博览》2016年第05期[摘要]我国的电力系统正在不断优化和完善，短期负荷预测成为了电力系统调度运行之中的部分，它归属于电力能量管理系统，对于电力系统的运行、控制、优化具有关键性的功能。
伴随着电力系统短期负荷预测方法的不断优化、精度的不断提升，为电力系统的安全运营提供了重要保障，是当前现代电力系统优化运行和管理的重大课题。
[关键词]电力系统短期负荷预测优化中图分类号：TN873.93 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）05-0026-01电力系统短期负荷预测涉及电力系统的调度和运营，其预测精度的高低决定了电力系统的安全、经济性能和供电水平，由于电力负荷自身的不确定性和非线性的特点，使其成为当前电力系统的前沿课题，传统的电力负荷预测系统的适应力较弱，在复杂的电力负荷预测的求解过程中，具有一定的局限性和矛盾，因而，需要引入多元化的智能优化预测方法和技术，为电力系统负荷安全和经济提供科学的决策依据。
一.电力系统短期负荷预测的意义剖析电力系统短期负荷预测是系统优化的重要前提和工具。
它通过对用户的发电计划拟定，进行高精度的短期负荷预测，通过负荷预测提供的电力信息，对各发电厂的电能变化做出精准的估测，从而实现对发电机组的启停状态，并在安全可靠的条件下，将发电机储备容量值降到最小，促进电力系统正常运营状态下的发电成本最低化、效益最大化。
电力系统短期负荷预测为电价确定提供了依据。
现代电力市场处于竞争的态势，其中用以调节电力的杠杆工具即是电价，而电价的确定必须以电力系统的短期负荷预测为基础进行电价计算，才能合理地确定电价，获得电价在电力竞争市场上的主动权。
电力系统短期负荷预测体现出其转运的基本职能。
在电力系统短期负荷预测之下，可以对电力运行中的各发电机进行调节和计算，通过对短期负荷的预测，拟定发电计划和调度计划，提升电网供电、送电、用电之间的协调。
电力系统短期负荷的预测
电力系统短期负荷的预测
郭帅
【期刊名称】《山西煤炭管理干部学院学报》
【年(卷),期】2010(23)2
【摘要】短期负荷预测对于电力系统的安全稳定运行起着重要的作用,尤其是近年来随着电力市场竞争机制的引入,准确的负荷预测能给电力系统带来巨大的经济效益,因此短期负荷预测一直是电力科技工作者们研究的热点问题.通过对短期负荷预测的介绍,以及实例的计算,相信负荷预测在整个电力系统行业中起着重要的作用.【总页数】2页(P165-166)
【作者】郭帅
【作者单位】山西建筑职业技术学院,山西太原030006
【正文语种】中文
【中图分类】TM714.1
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5.基于量子加权GRU神经网络的电力系统短期负荷预测
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电力系统短期负荷预测方法综述
3.用户用电特点分析以及提高预测精度的措施 3.1 电力系统用户用电特点分析 掌握主要用户的用电特点和变化趋势，可以更加准确地进行负 荷预测工作。以下是不同行业的电力系统用户的用电特点[6]： (1)工业用电的用电量大而且稳定； (2)农业用电负荷相对较小，受气候、季节等自然条件的影响很 大； (3)交通运输业用电在总体用电量中占比不大； (4)城乡居民用电水平较低。 3.2 提高负荷预测精度的措施 根据影响负荷预测精度的因素以及用户用电的特点，应当从以 下几个方面着手来提高负荷预测精度。 (1)建立和完善典型日负荷样本数据库； (2)选择合适的算法； (3)掌握气象变化、节假日对负荷预测的影响； (4)对特殊事件造成的负荷较大变化进行人工干预； (5)加强与大用户的联系； (6)加强短期负荷预测工作的管理和考核； (7)不断研究负荷预测的新理论和新技术。 结语 准确的短期负荷预测是社会正常生活、生产的保证，并对于降 低发电成本、提高经济和社会效益具有重要意义。本文分析了影响 负荷预测精度的因素，概括了一些短期负荷预测方法的优势和不 足，最后探讨了用户用电特点以及提高预测精度的措施。对于未来 的负荷预测工作，应当保证历史参考样本信息足够准确，把握好本 地区负荷变化规律，注重对于新理论技术的研究探索，实际应用中 结合地区特征选择适当的预测模型。
2.1 人工神经网络 人工神经网络是模仿生物脑结构和功能的一种非线性信息处 理系统[2]。这种方法是智能方法的典型代表和重要分支。神经网络的 优势在于具有自学习能力和自适应功能。网络可通过训练样本，根 据环境来改变自己的算法过程，并根据变化的信息，调整自身结构， 具有很强的鲁棒性。神经网络能够很好地解决随机问题和非线性性 问题，预测精度高。而缺点在于网络结构的选择和确定缺乏有效的 科学理论依据，易陷入局部极小状态等。 2.2 专家系统法 专家系统[3]是一种基于知识推理的系统。这种方法实质上是利 用专家的经验知识和推理规则找出历史负荷数据的一系列规则。它 是运用知识、经验和经验系统操作器的模拟推理来预测负荷。方法 的优势在于将人类的不可量化的经验进行了转化。系统具有丰富的 经验和知识，并且可以不断积累。工作可靠性好，效率高。缺点是不 易于将专家的知识和经验表示成一系列类似数学上的逻辑规则，而 且系统不具备普遍性。 2.3 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种基于统计学习 理论的机器学习算法[4]，该算法通过寻求结构风险最小化来实现实 际风险最小化，在样本量较少的情况下亦能获得很好的学习效果。 SVM 的优点是具有有坚实的数学理论基础、泛化能力较强、全局最 优和收敛速度较快。缺点是存贮需求量大，编程困难；选择自选参数 和核函数时，主要依靠经验确定；对于随机波动性较强的中小型电 网，预测效果相对较差。 2.4 小波分析法 小波分析是运用傅立叶变换的局部化思想，进行时域 - 频域分 析的数学方法。电力负荷曲线具有特殊的周期性。若将负荷统计曲 线波形图看作不同信号分量叠加而成，可以对负荷序列进行小波变 换，分解得到代表不同频段的若干个子序列。然后再分别对这些子 序列进行相应的预测，最后重构得到该负荷序列的预测结果。小波 分析法的优点是预测精度高[5]；但在预测中未考虑到气候等因素的 影响，而且结果与小波的基的选择有很大关系。
电力系统中的负荷预测方法综述
电力系统中的负荷预测方法综述一、引言随着社会的发展和用电需求的日益增加，电力系统的负荷预测成为电力行业的重要研究领域。
通过准确地预测电力负荷，电力系统可以合理规划发电和输电方案，提高电力系统的运行效率，降低电力系统的运行成本。
本文将综述电力系统中常用的负荷预测方法，包括传统的统计方法和近年来兴起的机器学习方法。
二、传统的统计方法1.时间序列分析方法时间序列分析方法是最常用的负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据的趋势和季节性等特征，通过建立数学模型来预测未来的负荷。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和季节性分解法。
2.回归分析方法回归分析方法通过分析负荷与其他影响因素（如天气、经济发展水平等）之间的关系，以建立线性或非线性回归模型来预测负荷变化。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归和逐步回归等。
3.灰色系统理论方法灰色系统理论是一种基于少样本数据的预测方法。
它通过建立灰色模型来描述负荷变化规律，然后进行参数估计和预测。
常见的灰色系统理论方法有灰色关联度法、GM(1,1)模型和灰色神经网络模型等。
三、机器学习方法1.人工神经网络方法人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿人脑神经细胞网络结构和功能的计算模型。
它通过训练神经网络模型来实现负荷预测。
常用的人工神经网络方法包括多层感知器（MLP）、径向基函数神经网络（RBFNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
2.支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法。
它通过寻找最优超平面将数据进行分类或回归。
在负荷预测中，SVM方法可以根据历史负荷数据和其他影响因素的数据，建立SVM模型进行负荷预测。
3.集成学习方法集成学习方法通过将多个基学习器的预测结果进行组合，来提高负荷预测的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法有Bagging、Boosting和随机森林等。
电力系统负荷预测方法综述
电力系统负荷预测方法综述随着电力行业的发展，电力系统负荷预测在电力调度和能源规划中起着至关重要的作用。
准确地预测负荷能够帮助电力公司合理安排电力供应，提高电力系统的运行效率和稳定性。
本文将综述当前常用的电力系统负荷预测方法，并对其特点和应用进行讨论。
一、传统负荷预测方法1. 基于统计方法的负荷预测基于统计方法的负荷预测是最常用的方法之一。
它利用历史负荷数据和相关因素（如天气条件、季节、节假日等）进行建模，采用回归分析、时间序列分析等统计技术进行负荷预测。
这种方法简单易实现，但对于复杂的电力系统来说，预测精度有限。
2. 基于人工智能的负荷预测随着人工智能的发展，基于人工智能的负荷预测方法也得到了广泛应用。
包括人工神经网络、支持向量机、遗传算法等。
这些方法能够处理非线性关系和大量数据，预测精度相对较高。
但是，这些方法需要较多的计算资源和数据，对于实时性要求较高的场景可能不太适用。
二、现代负荷预测方法1. 基于传感器和物联网的负荷预测随着物联网技术的发展，可以使用大量传感器获取电力系统中的关键参数，如环境温度、湿度、能源消耗等。
通过利用这些传感器数据，结合物联网技术，可以实现对负荷的实时监测和预测。
这种方法具有实时性强、预测精度高的特点，但需要大量的传感器和数据采集设备，成本较高。
2. 基于机器学习的负荷预测机器学习是一种通过数据自动学习并改进预测模型的方法。
在负荷预测中，可以使用机器学习算法对历史数据进行分析，建立负荷与相关因素之间的关系模型，并对未来的负荷进行预测。
常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、神经网络等。
机器学习方法可以灵活地处理不同类型的数据，预测精度较高，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、负荷预测方法的应用与挑战负荷预测方法在电力系统中有广泛的应用。
首先，负荷预测可以帮助电力公司合理规划电力供应，以提高电力系统的效率和稳定性。
其次，对于新能源的接入和电力市场的运营也有着重要的意义。
电力系统中的负荷预测技术综述
电力系统中的负荷预测技术综述负荷预测技术在电力系统中发挥着重要的作用，能够为电力调度、能源规划和能源经济提供有力的支持。
本文将对电力系统中的负荷预测技术进行综述，介绍其常见方法和应用领域，并探讨其未来的发展方向。
一、负荷预测技术的重要性和应用领域负荷预测技术是指通过对历史负荷数据和相关影响因素进行分析和建模，预测未来一段时间内的负荷变化趋势。
它在电力系统中的重要性不言而喻，对于电力调度、能源规划和能源经济具有重要的指导意义。
负荷预测技术的应用领域包括但不限于以下几个方面：1. 电力调度：负荷预测技术能够提供电力调度部门所需的准确负荷预测结果，有助于合理安排发电和输电计划，保证电网稳定运行。
2. 能源规划：负荷预测技术能够帮助能源规划部门制定合理的发电计划，有效管理能源资源，减少能源的浪费和环境污染。
3. 能源经济：负荷预测技术能够为电力市场提供准确的负荷预测结果，有助于市场参与者制定合理的电力交易策略，实现能源经济的最优配置。
二、负荷预测技术的常见方法1. 统计方法：统计方法是负荷预测技术中最常用的方法之一，其基本思想是根据历史负荷数据模拟未来负荷变化趋势。
常见的统计方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法等。
2. 人工智能方法：人工智能方法是近年来发展较快的负荷预测技术，其基于神经网络、遗传算法和模糊逻辑等技术，通过学习历史负荷数据和影响因素，建立复杂的非线性模型，实现高精度的负荷预测。
3. 物理模型方法：物理模型方法是一种基于电力系统物理特性建立的负荷预测模型。
通过模拟电力系统的运行机理，结合天气、经济、人口等影响因素，预测未来负荷变化。
物理模型方法虽然需要更多的参数和计算量，但由于其基于实际物理机理，预测结果更加准确可靠。
三、负荷预测技术的应用案例1. 电力调度：负荷预测技术在电力调度中的应用案例非常丰富。
例如，在基于风能的电力系统中，利用负荷预测技术能够准确预测未来负荷情况，合理调度发电和储能设备，优化系统运行。
电力系统负荷预测方法综述
电力系统负荷预测方法综述作者：吴丹来源：《科技资讯》 2014年第34期吴丹(国网浙江常山县供电公司浙江衢州 324200)摘要:负荷预测对电力系统的调度运行和生产计划有着前瞻性的作用,准确的负荷预测在当前的电网运行中扮演越来越重要的角色。
负荷预测在电力系统中指的是在充分考虑一些重要的自然条件、社会影响、增容决策、系统运行特性等情况下,利用数学方法对过去或者未来的负荷进行处理,在满足一定精度的情况下,可以预测出某一特定时刻的负荷值。
该文给出了电力系统负荷预测的概念,并论述了其意义,对现有的负荷预测方法进行了分类与原理性的介绍,并对未来的发展方向做出了展望。
关键词:电力系统负荷预测新发展中图分类号:TM7 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2014)12(a)-0098-01电力系统负荷预测的结果可以在某种程度上反映负荷的发展现状。
通过预测结果,调度部门可以确定各规划年用电负荷构成、供用电量最大负荷、各供电区域各规划年供用电量及规划地区总的发展水平。
负荷预测对于电源的建设规划、发电机组的安装和容量确定、电网的增容等都有重要的意义,同时也是推进电力市场化合调控运行的基础。
1 负荷预测的概念电网、供电区域或发电厂在某个时刻所承担的用户功率消耗之和称为负荷。
按照负荷在电力系统中所处的位置又可将负荷分为发电负荷、供电负荷和用电负荷；对于负荷检测部分来说,负荷在时间上可分为年、月、日、时、分负荷。
2 负荷预测的作用和现状从电力系统发展到现在,负荷预测的地位也经历了从轻到重的变化。
在1970年至1996年这近30年的缺电时间内,由于当时的技术缺陷以及对于控制用电的力度等客观存在的原因,负荷预测的准确度并不高。
而在1997年之后,我国的电力市场上供求关系发生了极大的变化,局部地区出现了供电的负增长等,而有的地区的用电却仍处于十分低迷的状态,因而在当下,我国对于负荷预测的高精度有了迫切的需要。
3 负荷预测的常用方法3.1 单耗法单耗法可分为“产品单耗法”和“产值单耗法”,一般在电力系统的负荷预测中采用的是“产品单耗法”。
电力系统短期负荷预测
电力系统短期负荷预测：技术和应用随着电力系统的发展，更加精准的负荷预测和管理变得越来越重要。
这正是短期负荷预测的重要性所在。
在实际应用中，短期负荷预测具有来自电力公司、政府、学术界等多个领域的应用需求。
在本文中，我们将探讨短期负荷预测的技术和应用。
一、短期负荷预测的技术短期负荷预测的技术主要分为两种：统计学方法和机器学习方法。
1、统计学方法统计学方法是传统的短期负荷预测方法之一，其基础是对历史数据的观测和分析。
常用的统计学方法包括移动平均、指数平滑、趋势分析等。
移动平均法是将历史数据平均作为预测值。
这是一种简单且易于实现的方法，因此在多个场景中受到广泛应用。
指数平滑法是对移动平均的改进，使用不同的权重，以便更好地反映数据的趋势。
因为需要考虑靠近的时间点权重更高，它的预测结果通常更准确。
趋势分析法则通过对历史数据拟合一个趋势线，来寻找未来的变化趋势。
它可以提供可能的变化趋势，但没有考虑其它因素的影响。
这些统计学方法能够在一定程度上准确预测短期负荷，但它们的限制在于它缺乏对非线性和复杂性的处理方法。
2、机器学习方法机器学习方法通过训练模型，从数据中捕捉变化的模式、非线性关系和复杂性来预测负荷。
由于机器学习方法具有较强的处理能力，它们在短期负荷预测中已经被广泛应用。
机器学习方法涵盖了多个领域，在短期负荷预测方面，最流行的方法是基于神经网络的方法和支持向量机。
神经网络是一种基于模拟人类神经网络的模型，最符合人类大脑中情感、语言、认知、思想和学习等机理。
神经网络方法通过训练神经网络模型来产生预测结果。
模型的性能将随着更多数据样本的添加和对拟合误差的不断优化而不断提高。
支持向量机（SVM）是一种分类和回归分析的方法。
其方法基于理论保证，可以通过软间隔或核方法来进行非线性分类或回归。
SVM通常支持对多类分类问题的高度准确的处理，因此在负荷预测中也能够发挥出色的优势。
二、短期负荷预测的应用短期负荷预测的应用涵盖多个领域。
电力系统短期负荷预测方法研究
电力系统短期负荷预测方法研究电力系统短期负荷预测方法研究1. 引言电力系统的负荷预测是电力生产调度、电网规划和市场交易等各个环节的重要基础。
短期负荷预测是指在时间范围内（通常是24小时）对未来电力需求水平进行预测。
精准的负荷预测可以帮助电力系统的运行更加稳定和高效。
2. 短期负荷预测模型2.1 经典统计模型经典统计模型是最早应用于电力系统负荷预测的方法之一。
其代表性模型有回归模型、时间序列模型等。
回归模型通过建立负荷与多个相关因素（如天气、时间等）之间的关系，来实现负荷预测。
时间序列模型则是基于统计的时间序列分析方法，通过分析历史负荷数据的趋势和周期性，来预测未来负荷变化。
2.2 人工智能模型随着人工智能技术的快速发展，越来越多的研究开始应用于电力负荷预测。
其中，神经网络模型是较为常用的方法之一。
神经网络模型通过建立多层次的神经元网络，自动学习历史负荷数据和其他相关因素之间的复杂关系，并进行负荷预测。
另外，支持向量机、遗传算法等人工智能算法也被应用于电力负荷预测，并取得了一定的研究成果。
3. 数据处理与特征提取负荷预测的准确度与所使用的数据质量和特征选择密切相关。
数据处理包括数据清洗、异常值处理、数据转换等过程，以确保输入模型的数据具有高质量。
特征提取则是对原始数据进行处理，提取出与负荷预测相关的特征。
4. 模型评价与选择为了评估负荷预测模型的准确度和稳定性，需要使用一些评价指标进行模型评估。
常用的指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
评价指标的选择应根据实际情况确定，以保证模型评估的客观性和有效性。
5. 实例研究以某地区为例，利用历史负荷数据、天气数据等，对短期负荷进行预测。
首先，进行数据处理与特征提取，包括数据清洗、异常值处理等步骤。
然后，选择合适的模型进行负荷预测，并根据评价指标对模型进行评估和优化。
最后，使用优化后的模型对未来一段时间的负荷进行预测。
6. 结论与展望负荷预测是电力系统中的重要环节，对实现电力生产的稳定与高效具有重要意义。
电力系统短期负荷预测精度研究
电力系统短期负荷预测精度研究作者：郭华安加玛力汗.库马什常喜强姚秀萍来源：《科技资讯》2011年第21期摘要:电力系统短期负荷预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量,特别是随着我国电力市场的建立和不断完善,短期负荷预测在电力系统调度运营部门中的作用越来越重要。
本文首先对影响电力系统负荷预测精度的因素进行了深入的分析,然后提出了提高负荷预测精度的几项措施,并对未来需要进行的工作进行了展望。
关键词:电力系统短期负荷预测预测精度未来工作中图分类号:TM7 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2011)07(c)-0132-02Abstract: The short-term load forecasting accuracy directly affects the operation of the safety,economy and power quality.Especially along with the power market’s developing and perfecting in China,the function of the short-term load forecasting is becoming more and more important for the scheduling operation department of power system.This paper first analyzes and summarizes the accurate factors of forecasting, and then puts forward some measures about improving load forecasting accuracy and development direction in the future.Key words:Power system;Short-term load forecasting;Accurate prediction;Future work电力系统短期负荷预测的质量是电力系统安全、可靠、持续、经济运行的前提和基础,对国民经济的健康稳定发展具有重要的意义,例如早在1985年英国的一份研究报告表明:英国电力负荷预测的误差每增加一个百分点,每年的经济损失就达一千万英镑[1]。
2016电工杯A题国家二等奖电力系统短期负荷预测
报名序号：1254论文题目：电力系统短期负荷预测指导教师：参赛学校：证书邮寄地址、邮编、收件人：报名序号：电力系统短期负荷预测摘 要提高负荷预测进度是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。
根据已有电力负荷数据及气象因素数据，文章主要建立了4个模型来解决关于短期负荷预测方面的问题。
针对问题一，建立日最高负荷量模型、日最低负荷量模型、日峰谷差模型、日平均负荷量模型以及日负荷率模型。
利用Excel 软件可将两地区014年各个负荷量的统计值求出（详见附件1），其中地区二2014年1月1日的日最高负荷量、日最低负荷量、日峰谷差、日平均负荷量以及日负荷率分别为6765.5、3748.48、3017.05、5138.23和0.76。
通过观察两地2014年负荷数据变化曲线图，考虑数据的波动性等因素可得出地区二更准确的预测结果的结论。
针对问题二，构建多元线性回归模型，利用SPSS 软件对日最高负荷、日最低负荷、日平均负荷与各气象因素进行回归分析。
通过观察标准化残差图（详见图4），认为没有趋势性，回归模型有效。
用同样的方法可得出两地区各个因变量的回归方程（详见表5）。
对多元线性方程做回归误差分析，认为将不重要的气象因素剔除可减小误差。
利用逐步回归法可进行更合理的回归分析，得出优先推荐平均温度来提高负荷预测精度。
针对问题三，构建ARIMA 预测模型，对数据进行预处理，取每年春季的负荷量作为参照数据，消除了季节成分的影响。
通过自相关方面的分析，确定模型为ARIMA （1,1,1），利用SPSS 软件可得出所需的预测结果。
例如地区一在时间点T0000的负荷量预测模型为10.9280.999t t t x x ε-=+-V V 。
模型拟合的可决系数都在0.8以上，说明预测结果精度比较高。
针对问题四，构建基于BP 神经网络算法的多元非线性系统模型，确定模型为12345(,,,,)y ANN x x x x x =，利用Matlab 编程可训练出相应的神经网络结构，得出预测结果。
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研20（XJEDU2010116）研究与开发2011年第10期 21据已有的资料和经验，运用一定的方法和模型，分析负荷本身及其有关因素的相互关系，编制负荷预测曲线。
在预测过程中，由于受经济，政治，气象，时间等多种随机性因素的影响，短期负荷具有随机性和不确定性。
总的来说，短期负荷预测具有以下明显特点：1）不确定性电力负荷受多种复杂因素的影响，且这些影响因素有时难以准确确定，这就会导致负荷预测结果的不准确。
2）条件性负荷未来发展的不确定性，导致条件无法确定，因此就需要一些假设条件，在此基础上对负荷进行预测。
3）时间性科学的负荷预测，要求有比较确切的数量关系和概念，因此，要指明预测的起止时间和历史样本的起止时间。
4）多方案性[4]不同地区的负荷情况所采用的预测方案是不一样的，我们需要对各种情况下可能的负荷发展状况进行预测，这样短期负荷预测就具有多方案性。
5）周期性由于人们在长期的社会活动过程中形成了特定的生产和生活方式，使负荷变化具有了一定的规律性，其中最典型的是年周期性、周周期性、日周期性，其中日周期性是日短期负荷预测和超短期负荷预测的依据和基础。
6）连续性短期电力负荷是连续的，在负荷变化过程中，无论是负荷增加还是减少都要求负荷变化量在一定的范围之内，其外在表现就是负荷的连续性。
7）非线性短期负荷的变化与其影响因素基本上不存在正比关系，这样在短期负荷预测中应用线性模型进行预测效果就会比较差。
8）相似性在实际的负荷预测过程中，负荷预测结果在相对应的阶段呈现相近的情况，事实上，我们在负荷预测过程中使用类推法和历史类比法，就是基于这个特点。
1.2 影响负荷预测精度的因素精度是负荷预测最重要的指标。
在电力系统短期负荷预测中，影响短期负荷预测精度的因素是多方面的，但主要是以下几方面：1）历史数据历史负荷数据在很大程度上决定了未来预测负荷的水平，然而负荷预测所需的大量历史资料并不能保证其绝对准确可靠，在一定程度上必然会带来一些预测误差。
2）经济因素经济环境的好坏和经济发展状况对负荷预测是有重要影响的。
一般来说，经济发展比较好的情况下，负荷水平就提升的比较快；反之，负荷水平就会下降。
3）政治因素例如军事冲突等，此类事件出现的概率很小，但是一旦出现就会对负荷造成重大影响。
4）气象因素影响负荷的天气因素很多，在进行负荷预测时，往往预测模型只考虑研究对象的主要因素，而忽略了许多次要的因素，另外，再加上气象预报本身的不准确，会造成双重误差。
5）时间因素时间的周期性和季节性变化、节假日等时间因素使负荷曲线在不同的时间范围内呈现出不同的特征。
6）样本因素影响短期电力负荷预测的样本因素包括样本数量、样本质量和样本范围。
在进行短期电力负荷预测时，不能仅仅考虑时间、历史数据因素，应该综合考虑影响负荷的各种因素，同时对各个因素进行定量和定性的分析，进而选择最佳样本，使预测更加准确。
7）预测模型不同负荷预测模型所得出来的预测结果有时是有较大差别的，我们应根据地区实际和特点，选择精确的负荷预测模型。
8）其他因素在确保电力市场经济性的的情况下，执行峰谷分时电价，在一定程度上对负荷曲线产生了影响；难以确定反映负荷周期性、趋势性以及与影响因素之间关系的样本数；有些突发事件，如拉闸限电、冲击负荷、停电检修和重大活动等都可能会对系统负荷产生很大的影响；大电网（网、省级）负荷变化一般都有较强的统计规律性，预测结果比较准确，研222 2.1 2.2 2.32011年第10期 23程图。
图2 短期负荷预测基本流程图3.2 提高短期负荷预测精度的几条措施根据短期负荷预测的特点以及影响负荷预测精度的因素，结合短期负荷预测的基本流程图，我们应在以下几个方面来提高短期负荷预测的精度。
1）历史数据的正确与否在一定程度上决定了预测结果的精确度，有效的利用高质量的样本数据既是非常基础也是非常重要的工作。
2）加强对运行人员的培训力度，增强运行人员的理论修养和经验知识的积累。
3）加强与气象预报部门的沟通，提高天气预测的准确率，它是提高负荷预测准确率的前提和基础。
4）预测部门工作人员要加强与非统调之外电厂（站）的沟通与协调，掌握准确的负荷信息，对提高负荷预测精度将产生重要意义。
5）建立电力负荷的大用户中心，实时掌握大客户的负荷调整信息，这样就能缓解在特殊情况下对负荷预测造成的不利影响，提高预测精度。
6）针对预测地区的负荷特性分析和负荷特点，选择精确的预测模型。
7）加大对负荷预测研究工作的资金投入力度，不断尝试用新理论和新技术对负荷进行预测，建立完整的负荷预测体系。
8）加强各地区电网的管理和协调，实现信息共享，建立特殊情况下的应急体系，及时调整负荷预测的工作进度和工作方法等。
4 结论短期负荷预测是电力系统调度运营部门一项重要的基础工作，预测精度的高低直接影响到电网运行的安全性、经济性以及电能质量。
随着电力市场条件下对供电安全性，可靠性和经济性的更高要求，提高短期负荷预测的质量势在必行。
本文分析了短期负荷预测的特点，总结了影响负荷预测精度的因素，对负荷预测的一些方法进行了阐述和探讨，提出了提高负荷预测精度的措施，希望能给负荷预测工作者带来一些新的工作思路。
作者认为未来的负荷预测工作，在加强对基础数据进行处理的同时，要运用科学的技术手段不断完善负荷预测模型，并积极探索负荷预测的新思路和新方法，在实际中，有针对性的对特定地区和特定情况选用特定的负荷预测模型，建立全面的和不断更新的负荷预测数据库，不断提高负荷预测精度和负荷预测工作水平。
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因此，低压电器的额定电流值可以保持不变，对于连续工作的大发热量电器，可适当降低电源等级使用。
（5）太阳辐射强度对电气设备的影响及防护[6] 随着海拔的升高，空气密度也随之降低，太阳光透过度愈大,到达地面的辐射越强。
太阳辐射的数据一般是是统计夏季6～8月内，太阳直接辐射最大强度值，表7为不同海拔要求太阳直接辐射照度值。
表7 不同海拔要求太阳直接辐射照度海拔/m 2000 3000 4000 5000最大太阳直接辐射照度/(W/m 2)1060 1120 1180 1250由上表7可知，海拔高度增加1000m,太阳直接辐射强度增加约60W/m 2，对机舱、塔筒和叶片等暴露于外的部分，图层应选用耐强烈太阳辐射的材料，如耐候性塑料、粉末涂料等。
6 结论控制系统是风电机组的关键部分，是风电机组运行的“大脑”，是整个机组实现安全正常运行及实现最佳运行的保证；对于高原环境区域，控制系统的设计有其特殊性，由于空气密度、温度降低，对于风电机组电气控制系统的设计，主要考虑低压电器设备设计选型问题，其中主要包括空气密度的降低导致的电气设备的散热能力降低、电气设备的绝缘强度降低、电气设备的容量等电气性能的降低。
因此，对于控制系统来说，高海拔问题关键是解决电气设备的容量、动作特性、散热、绝缘等问题。
另外，高海拔环境的太阳辐射也应有一定的考虑。
充分考虑到上述问题，并采取相应的措施，保证电气设备的正常运行，才能保障机组的安全稳定工作。
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