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电力系统短期负荷预测方法的研究及实现一、本文概述随着经济的发展和人民生活水平的提高，电力系统的稳定运行对于社会的正常运转和人民的生活品质具有至关重要的作用。
电力负荷预测作为电力系统规划、调度和运行的基础，其准确性和实时性直接影响到电力系统的安全性和经济性。
研究和实现高效的电力系统短期负荷预测方法具有重要的理论价值和实际应用意义。
本文旨在深入研究电力系统短期负荷预测方法，包括传统的预测方法以及基于人工智能、大数据等新兴技术的预测方法。
我们将对短期负荷预测的基本概念、影响因素和预测精度评估方法进行详细阐述。
我们将对传统的短期负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析、灰色预测等进行梳理和评价。
我们将重点探讨基于人工智能的短期负荷预测方法，如神经网络、支持向量机、深度学习等，并详细介绍这些方法的原理、模型构建和训练过程。
我们将通过实际案例，对本文所研究的短期负荷预测方法进行实证分析和效果评估，以验证其有效性和实用性。
本文的研究将为电力系统短期负荷预测提供新的思路和方法，有助于提高预测精度和效率，为电力系统的规划、调度和运行提供有力支持。
同时，本文的研究也将为人工智能和大数据技术在电力系统中的应用提供有益的参考和借鉴。
二、短期负荷预测的基本理论短期负荷预测是电力系统运行中的重要环节，其基本理论涉及统计学、模式识别、人工智能等多个领域。
其核心目标是利用历史负荷数据、气象信息、经济数据等相关因素，对电力系统未来一段时间内的负荷变化进行准确预测，以指导电力系统的调度和运行。
时间序列分析理论：该理论认为负荷数据具有一定的时间序列特性，通过分析历史负荷数据的时间序列特征，可以挖掘出负荷变化的规律和趋势，进而对未来的负荷进行预测。
常见的时间序列分析方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）等。
回归分析理论：回归分析是一种通过建立自变量和因变量之间数学关系来预测因变量变化的方法。
在短期负荷预测中，可以将历史负荷数据、气象信息、经济数据等作为自变量，未来负荷作为因变量，通过回归分析建立它们之间的数学关系，从而进行负荷预测。
电力负荷预测设计与实现摘要：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。
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。
关键词：电力负荷预测电力负荷电力负荷预测基本算法0、引言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。
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。
1、电力负荷预测综述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；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。
电力负荷预测中的负荷概念是指国民经济整体或部门或地区对电力和电量消费的历史情况及未来的变化发展趋势。
电力负荷预测工作既是电力规划工作的重要组成部分，也是电力规划的基础。
本文运用神经网络对某市某年某月某日进行电力负荷的短期预测，它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有着十分重要的意义。
2、电力负荷分析本文对某市进行电力短期负荷预测，电力负荷的构成与特点如下：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。
城市民用负荷主要是城市居民的家用电器，它具有年年增长的趋势，以及明显的季节性波动特点，而且民用负荷的特点还与居民的日常生活和工作的规律紧密相关。
商业负荷，主要是指商业部门的照明、空调、动力等用电负荷，覆盖面积大，且用电增长平稳，商业负荷同样具有季节性波动的特性。
电力系统短期负荷预测摘要本文针对电力系统短期负荷预测问题，通过对数据的分析处理，应用多元线性回归、神经网络仿真等方法，建立了多元线性回归模型、灰色预测模型以及神经网络预测模型的数学模型，运用MATLAB,SPSS,EXCEL等软件对模型进行求解，得到了较优的结果。
对于问题一，首先绘制日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率指标五个负荷指标随天数变化的关系曲线，并分析社会因素等可能的因素对五个指标的响；其次绘制2014全年的负荷持续曲线，并通过对日最高负荷与日最低负荷每15分钟出现次数的散点图的分析，初步预判出地区1的负荷可以获得更准确的预测结果。
对于问题二，首先处理表中的异常值，并建立多元线性回归分析模型，找出负荷指标与各气象因素之间的关系；其次，检验回归误差并分析，找出降雨量、最高温度、最低温度、平均温度和相对湿度五个气象因素对负荷预测精度影响大小，从而确定出了优先推荐的提高负荷预测精度的气象因素为相对湿度。
对于问题三，由于气象因素未知，故本文建立灰色预测模型对两个地区七天的电力负荷进行预测，得到了负荷预测的结果；其次，由于实际负荷数据未知，故采取残差检验、关联度检验、方差比和小误差概率检验的检验方式，得到相对误差为7%以内，对预测结果的准确度做出了解释，即灰色预测的准确度不能符合要求。
对于问题四，首先加入天气因素的影响，并使用近期数据，建立BP神经网络预测模型，对要求时间的电力负荷进行预测，对样本的分析并进行多次训练，得到了更为精确的预测结果。
通过将此问与第三问的预测曲线对比，发现虽然辆曲线变化趋势大致相同，但第四问中曲线更为平滑，同时运用第三问中的误差范围计算，得到此文中预测精度得到改善的结果。
对于问题五，本文认为负荷的规律性体现在负荷随时间的分布、负荷增长的平稳性以及负荷状态的转移，故从这三方面对两地区负荷规律性优劣进行评价。
另外，由于天气因素带来的规律性变化也会引起负荷的规律性变化，因此天气因素也可以佐证判断两地负荷整体规律性优劣的判断。
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。
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。
电力系统短期负荷预测及电力调度研究与优化1. 介绍电力系统的短期负荷预测和电力调度是电力行业中至关重要的工作，它们直接关系着电力系统的稳定运行和能源的合理利用。
短期负荷预测是指对未来一段时间内电力系统负荷的变化进行预测，以便合理安排电力供应和优化电力调度。
电力调度是指根据负荷预测结果，合理安排电力生产与消费间的平衡，实现电力系统的稳定供应。
本文将深入探讨电力系统短期负荷预测和电力调度的研究和优化方法。
2. 电力系统短期负荷预测方法2.1 基于统计模型的预测方法基于统计模型的负荷预测方法是通过对历史负荷数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的负荷变化。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
这些模型通过对历史数据的分析和拟合，提取出负荷变化的规律，并根据这些规律进行预测。
这种方法简单、易实施，适用于预测稳定、季节变化规律较明显的负荷情况。
2.2 基于人工智能的预测方法随着人工智能的快速发展，越来越多的研究者开始将人工智能技术应用于电力系统短期负荷预测中。
人工智能方法包括神经网络、支持向量机、遗传算法等。
这些方法能够从大量数据中学习，识别出隐藏在数据中的模式，并进行预测。
相比于统计模型，人工智能方法更加灵活、精确，适用于负荷变化复杂、不规律的情况。
3. 电力调度方法3.1 常规电力调度方法常规的电力调度方法是指根据负荷预测结果，按照一定的规则和约束条件，确定各发电厂的出力水平。
这些规则包括优先级调度、经济调度、环境调度等。
常规电力调度方法能够实现电力系统的供需平衡，确保电力的稳定供应。
3.2 基于优化算法的电力调度方法随着优化算法的发展，越来越多的研究者将优化算法应用于电力调度中。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法能够搜索出使得电力系统运行效果最优化的调度策略，以达到节约能源、降低成本的目的。
优化算法的应用使得电力调度方法更加灵活、高效。
4. 电力系统短期负荷预测与电力调度的优化为了进一步优化电力系统短期负荷预测和电力调度的结果，可以将两者进行有机结合。
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。
电力系统短期负荷预测POWER SYSTEM SHORT-TERM LOAD FORECASTING专业:电气工程及其自动化姓名：指导教师姓名：申请学位级别：学士论文提交日期：二零一六年十二月学位授予单位：天津科技大学摘要电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一.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，特别是短期负荷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.因此，针对不同场合需要寻求有效的负荷预测方法来提高预测精度。
本文采用神经网络方法对电力系统短期负荷进行预测。
本文主要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，建立三层人工神经网络模型进行负荷预测,并编写相关程序。
与此同时采用最小二乘法进行对比,通过对最小二乘法多项式拟合原理的学习，建立模型编写相关程序。
通过算例对两种模型绝对误差、相对误差、拟合精度进行分析，同时比较它们训练时间,得出标准BP神经网络具有更好的精度优势但训练速度较慢。
最后针对标准BP神经网络训练速度慢、容易陷入局部最小值等缺点，对标准BP神经网络程序运用附加动量法进行修改，分析改进后网络的优点。
关键词：短期负荷预测标准BP神经网络最小二乘法附加动量法ABSTRACTPower system load forecasting is one of the most important work of the electricity production sector。
The accurate load forecasting can arrange unit start-stop, reduce the spare capacity, reasonable arrangement of the maintenance plan and reduce power cost，etc。
MATLAB电力系统短期负荷预测摘要电力工业是国民经济的命脉，是国家在能源领域的重要基础。
电力对于国家安全、社会稳定、经济建设具有十分重要的作用。
随着电力工业的快速发展，电网管理趋于现代化和智能化，加之电力体制的不断改革深化，电力负荷预测理论技术的研究工作越来越重要。
提高电力负荷的精准度，可以制定更合理的电力规划，提高电网运行的安全性和经济性，改善电能质量，具有直接而巨大的经济效益和社会效益。
28840根据电力负荷的特点，在对大量历史负荷数据的基础上，以及在日类型、实际历史负荷等因素对负荷预测影响的情况下，介绍了基于回归分析的短期负荷预测方法,对未来24小时进行负荷预测，利用MATLAB进行运算。
关键词电力负荷短期预测回归分析 MATLAB毕业论文设计说明书外文摘要Title The research on the short-system load forecasting of electric power systemAbstractElectric power industry is the lifeblood of the national economy, is the national important foundation in the field of energy. Power to national security,social stability, economic development plays an important role.With the rapid development of power industry, tend to be more modern and intelligent power grid management, combined with the electric power system reform deepening unceasingly, study of the theory of power load forecasting technology is more and more important.Improve the accuracy of power load, can develop a more reasonable power planning, improving the safety and economy of power grid, improve power quality, has a direct and great economic benefit and social benefit.源自！六%维^;论:文(网.加7位QQ3249'114According to the characteristics of the power load, based on a large number of historical load data, as well as to the type, the actual load history on the impact of factors on load forecasting, this paper introduces the short-term load forecasting method based on regression analysis, the load forecast for the next 24 hours, the use of MATLAB for operation.Keywords Power load Short-term forecasting Regression analysis MATLAB目次1 引言 11.1 电力系统负荷预测综述 11.2 负荷预测的基本内容 11.3 负荷预测的步骤 21.4 本文主要工作 32 电力系统短期负荷预测的方法与技术 42.1 经典预测技术 42.2 现代预测技术 53 回归分析法概述 73.1 一元线性回归 73.2 多元线性回归 104 负荷预测的基本模型 144.1 影响负荷变化的因素 144.2 负荷预测模型的基本要求 154.3 短期负荷预测的基本模型 154.4预测对象 154.5进行负荷预测 24结论 32致谢 33参考文献341 引言这一章简要概括了负荷预测的基本内容，介绍了电力负荷预测工作要进行的基本工作步骤。
短期电力负荷预测器设计The Design of Short Term Power LoadPrediction毕业设计任务书一、设计内容结合人工神经网络模型的特点和学习方式，根据其学习方法，编写算法进行MATLAB仿真，对仿真预测结果的精度进行分析。
二、基本要求1．选择适合电力负荷预测的人工神经网络的模型。
2．利用MATLAB软件用于人工神经网络模型的仿真。
3．得到仿真结果，对电力负荷预测结果的精度进行分析。
三、主要技术指标利用现有的人工神经网络模型，编写MATLAB程序，对人工神经网络进行训练，实现电力负荷预测。
四、应收集的资料及参考文献[1]韩力群.人工神经网络理论、设计及应用[M].北京:化学工业出版社[2]周开利，康耀红.神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计[M].北京:清华大学出版社[3]朱大奇.人工神经网络原理及应用[M].北京:科学出版社五、进度计划第1-2周开题报告第3-6周人工神经网络的研究内容，仿真软件的学习第7周中期检查第8-11周用于电力负荷预测的MATLAB仿真第12-13周撰写毕业设计说明书第14-15周答辩教研室主任签字时间年月日毕业设计开题报告题目短期电力负荷预测器设计一、研究背景当前，我国正处在一个严重的电力短缺时期。
据有关部门统计，最近五年来，电力短缺己经给国家带来总值约为一万亿人民币的直接和间接损失。
全国范围内的大规模拉闸限电，不仅严重影响了工业生产，给人民生活带来极大的不便，还导致了一系列的社会问题。
要解决电力短缺的问题，就要继续深化电力市场改革。
这就要求电力企业在现有的情况下深入挖掘自身潜力，合理的调度电力资源，尽量降低电力短缺所带来的经济损失。
对于电力企业来说，短期负荷预侧是一项十分重要的工作。
短斯负荷预测的结果，将对发电机组生产计划的制定、水火发电的合理配置、燃料配置和安全分析设备的短期维修及电网能量的传播等产生很大的影响。
传统的负荷预测都是人工完成的。
电力毕业设计电力毕业设计是通过研究与实践，探索电力系统相关问题并提出解决方案的工程设计项目。
本文将介绍一个电力毕业设计的样例，字数大约为700字。
设计题目：电力系统负荷预测与优化调度设计背景：随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，电力需求量不断增长。
为了满足这一需求并保证电力系统的安全稳定运行，需要对电力负荷进行预测和优化调度。
因此，本设计旨在通过建立电力负荷预测模型和优化调度算法，提高电力系统的效率和稳定性。
设计目标：1. 建立电力负荷预测模型，准确预测未来一段时间内的负荷情况；2. 开发优化调度算法，根据不同的负荷情况和电力供应能力，合理调度电力系统的运行；3. 提高电力系统的能源利用率，减少供需间的浪费；4. 提高电力系统的可靠性和稳定性，减少停电和负荷不平衡现象。
设计内容：1. 收集历史电力负荷数据，分析负荷的季节性、周日性、节假日性等特点，建立负荷预测模型；2. 结合煤炭、天然气、核能等不同能源的特点和成本，设计优化调度算法，实现最佳能源分配；3. 利用遗传算法、模拟退火等优化方法，求解调度算法的最优解；4. 利用MATLAB、Python等软件进行预测建模和算法实现；5. 进行系统仿真实验，验证预测模型和调度算法的效果；6. 进行实际案例分析，对比分析设计方案与传统方案的效果差异；7. 总结设计成果，提出进一步改进和应用的建议。
设计意义：1. 通过负荷预测和优化调度，能够减少电力系统中供需不平衡导致的电力浪费，提高能源利用率；2. 提高电力系统的可靠性和稳定性，降低停电和负荷不平衡的风险，提高供电质量；3. 为电力生产和供应部门提供科学合理的负荷管理手段，提高电力系统的运行效率；4. 为电力系统规划和运营提供决策支持，促进电力产业的可持续发展。
设计展望：未来，随着新的能源技术和智能电网的发展，电力系统负荷预测与优化调度的研究将面临更多的挑战和机遇。
设计师们可以进一步考虑多能源协调调度、可再生能源接入、电力市场运作等问题，推动电力系统向高效、智能、可持续的方向发展。
电力系统短期负荷预测毕业设计1 。
导言为电力负荷预测制定一个精确的模型对一个公用事业公司的运作和规划是必不可少的。
负荷预测也可帮助电力事业来作出重大的决定，包括关于购买和发电，负荷开关，及基础设施的发展。
负荷预测对能源供应国，国际团结，金融机构，和其他与会者，在发电，输电，配电，和市场都是非常重要的。
负荷预测可分为三类：短期预测，这通常是由一小时到一周，中期预测，这通常是一个星期到一年，而长期预测是长于一年。
对于公用事业公司来说，预测不同的时间跨度对于不同的业务是重要的，当然这些预测的本质也一样是不同的。
例如，对于一个特定区域，我们可以预测第二天的负荷，准确性可达到1-3％。
但是，我们无法预测下一年度的高峰负荷，因为准确的长期天气预报到目前为止还是不可行的。
对于明年的高峰预测，我们可以根据历史上的气象观测来提供大概的负荷分布。
也有可以根据业界惯例，预测所谓天气正常化负荷，它将代替平均每年最高的气候条件或者比这个给定地区平均最高的天气条件差一些。
天气正常化负荷是对所谓的正常天气条件实施负荷计算，它是一定的时间内，历史高峰负荷的平均值。
这一时期从一个有用的点到另一个，多数公司采取过去25-30年的数据。
负荷预报对公用事业公司的运作和规划一直是重要的。
甚至，由于能源工业的不合理规划，负荷预测变得更加重要.随着供应和需求的波动变化和能源价格上升的因素，在十年或以上，在繁忙情况，负荷预测是制定水电费非常重要的依据。
短期负荷预测方法可以帮助估计负荷流动，并作出决定，可以防止超载。
及时实施这样的决定可以改善网络的可靠性，并减少发生设备故障和停电的次数。
负荷预测也是一个重要的比较评价标准，为市场上提供的各种先进的金融产品在能源方面的价格提供一个标准。
在放松管制的经济下，基于长期预测的资本性支出的决定，比在那个加息有可能由资本开支项目决定的非开放的经济体系更加重要。
大多数预测方法利用统计技术或人工智能算法，如回归，神经网络，模糊逻辑和专家系统。
大致可分为两种方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，都已广泛用于中期和长期预测。
在这些方法中包括所谓的同类天法，就像回归模型，时间序列，神经网络，统计学习算法，模糊逻辑，专家系统一样已被短期预报而开发。
正如我们所见，大量的数学方法和思路已用于负荷预测。
发展和改善适当的数学工具，将促使开发更准确的负荷预测技术。
负荷预测的精度不仅取决于负荷预测技术，而且取决于预测天气的情况。
气象预报是一个重要话题，也是外界对本章议论的内容。
这里我们只是提了在发展计算机化的气象预报系统中的重大进展，其中包括由大学开发和支持的中尺度模式MM5。
2 重要因素预测短期负荷预测的几个因素应予以考虑，例如时间因素，气象数据，并尽可能了解客户等级。
中期和长期预测应顾及历史负荷和天气数据，在家电领域不同类别的用户数目及其特点，包括年龄，经济和人口统计数据，以及他们的预测，家电销售数据，和其他因素都要予以考虑。
时间因素，包括这一年里，一周的某一天，某一小时。
在平日和周末，负荷之间有重大差别。
平时的负载也可以有所不同。
举例来说吧，在星期一和星期五，被周末隔开的两天，负荷是不同的。
而且由周二到周四也可能有很大的不同。
在今年夏天的时候尤为如此。
假期比非假期更难预测，因为他们相对显得不规则。
气象条件影响负荷。
事实上，预测天气的参数是最重要的，在短期负荷预测.各种天气变数应考虑进来。
温度和湿度是最常用的负荷预测因子。
一个电力负荷预测调查表示，13个利用温度，而只有3个利用了温度和湿度，3个利用额外的气象参数，3个只用于负荷.在以上列举的天气变数中，两种复合天气变函数，thi （温度，湿度指数）和wci （风寒冷指数），已广泛用于公用事业公司。
thi是衡量酷暑的热度，而相反wci是衡量冬季冷度。
大部分电力客户提供服务的类型不同，如住宅，商业及工业生产等对不同类别的客户，电力的使用模式不同，对同一个阶层的客户是一样。
因此，大部分公用事业按阶级基础区分负荷是否为一类。
3 。
预测方法在过去的几十年中，一些预报方法已经开发出来。
有两个方法，即所谓的最终用途法和计量经济学法，它们都已广泛用于中期和长期预测，而且采取了多种方式，其中包括所谓的同类天法，像各回归模型，时间序列，神经网络，专家系统，模糊逻辑，统计学习算法都是用于短期预测的。
开发，改进，并深入调查适当的数学工具，将促使发展更准确的负荷预测技术.统计办法通常需要一个数学模型来表示。
负荷由于功能不同的因素，如时间，天气，以及顾客阶层。
共有两个重要的类别，如数学模型，分别是：加模型和乘法模型。
他们对是否为负荷总和（添加剂）的一些组件或产品（乘）的若干因素各有不同的预测. 例如，Chen等。
介绍了一种添加剂的模式，采取的形式为预测负荷作为函数的四个组成部分：L = Ln + Lw + Ls + Lr,其中L是总负荷，LN代表"正常"的一部分负荷，这是一套标准化的负荷形状来衡量每一个"型"，已被确定为发生在整个一年中任一天，Ls代表着天气敏感的部分负载，LS是一项特别活动的组成部分，创造偏离了正常负荷的可观模式，及LR ，是一个随机参数.chen等人。
还建议电价可以作为一项额外的方法列入这种模式。
当然，价格跌幅/增加影响用电。
大成本敏感的工业和体制荷载能对负荷有重大影响。
这项研究[ 4 ]用宾夕法尼亚-新泽西-马里兰（pjm ）现货价格数据（因为它与安大略水电负荷），作为神经网络的输入。
作者报告说，准确的估算的取得收益于价格数据.乘法模型，可采取这种形式L = Ln ·Fw ·Fs ·Fr,LN是正常的（基本）的负荷，FW，Fs是校正因子，Fr是一个确定的常数可以增加或减少总的负荷。
这些更正是基于当前的天气（Fw），特殊事件（Fs），以及随机波动（Fr）。
像电价（Fp）和负荷增长（Fg）这些因素也可以被包括在内。
拉赫曼介绍了一种用乘法模型基于理论的预测方法。
天气变化和基本负荷与恶劣天气的测量将包括在此模型中。
3.1中期和长期负荷预测方法最终建模法，经济计量模型法，以及他们的组合在中期和长期负荷预测中是最常用的。
电器用户使用的房子大小，新装备的年龄，新技术的变化，客户行为，种群动态，通常包括在统计和模拟模型中，它是基于所谓的最终用途法。
此外，经济因素，如人均收入，就业水平，和电价是包括在计量经济模型中的。
这些模型经常结合最终建模法。
长期预测包括人口变化，经济发展，产业建设，科技的发展的预测。
最终使用法，直接估计能源消耗，利用从最终用途和最终用户得到的广泛的信息，如家电，顾客使用，年龄，房子的大小等等.客户的统计信息，随着动态变化是预测的基础.最终利用模式侧重于电力在住宅，商业和工业部门的各种用途。
这些模式是根据以下原则，即电力需求的增长是基于顾客对光，制冷，制热，制冷等的需求。
从而最终使用的模式解释对能源的需求时，将其作为一个电器在市场上数目的函数。
理想的说，这种做法是十分正确的。
但是，它对最终用途数据数量和质量是非常敏感的。
举例来说吧，在此方法中的分布设备年龄对特定类型的设备是很重要的。
最终用途预测需要较少的历史数据，但需要很多有关客户和装备的信息。
计量经济模型。
计量经济学的方法将经济学理论和统计技术结合起来预测电力需求。
该办法估计能源消耗（依变数）和影响消费的因素之间的关系。
这种关系由最小二乘法或时间序列方法来估计。
在这个框架内，其中一种选择是集料的计量方式，在不同的部门（住宅，商业，工业等）消费时，将作为一个天气，经济和其他变量函数的计算公式，然后用最近的历史数据来估计。
一体化的经济计量方法纳入最终使用的方法把行为组件和终端使用方程等价起来。
统计模型为基础的学习。
最终用途和电子方法，需要大量家电，顾客，经济学等的相关资料，其应用比较复杂，需要人的参与。
此外，这类信息往往是不符合有关的特定客户及公用事业，并保持和支持"平均"客户或对不同类型的客户采取平均的做法。
如果公用事业要进行下一期的预测并分领域，问题就出现了，它通常被称为负载的口袋。
在这种情况下，大量的工作将随着人数负荷的口袋增加而增加比例。
此外，对不同负载的口袋最终使用概况和计量数据通常是不同的。
对特定领域，与公用事业的平均特点可能有所不同，所以未必有用。
为了简化中期预测，使之更加准确，并避免使用没用的资料，feinberg等人制定了一个统计模型，从历史数据汲取负荷模型的方法。
feinberg等人，研究了由在美国东北部的公用事业公司提供的负载数据集。
研究的重点是夏季数据。
我们几个比较负荷模型，并得出结论，认为下列乘法模型是最准确的。
L(t) = F(d(t), h(t)) ·f(w(t)) + R(t),其中L（t）是实际负荷，d(t)是一周的某一天，h(t)是一天的某个小时，F(d, h)是每天和每小时的组成部分，w(t)的天气资料，包括温度和湿度，f(w)是气象因素，与r（t）是一个随机变量.i事实上，w(t)是一个向量由当前和滞后天气许多变数构成。
这反映出一个事实，就是电力负荷不仅取决于目前的天气状况，而且还取决于在过去几小时或几天的天气。
特别的，著名的效应即所谓热浪说，在天气炎热时使用冷气机，持续数天来估计气象因子f(w)时，我们采用了回归模型f(w) = β0 +_βjXj ,XJ是目前和以往的气象参数非线性功能的解释性变量，β0，βj是回归系数.模型参数可以反复被计算出。
我们用F =1开始。
然后，我们使用上述回归模型来估计f，然后，我们估计F 等等.描述算法表现出历史每小时的负荷和天气数据的快速收敛。
我们已应用到许多领域，用户在5万和25万之间。
图12.1给出的一个例子，一个散步图谋，比较模型与实际参数。
图12.2显示了实际负荷和模型迭代过程的收敛的相关性。
图12.3显示了收敛的线性回归程序算法。
图12.1 。
散布图的实际负荷与示范。
软件，即采用描述的方法，知道了该模型的参数，并基于过去25-30年的数据提出未来一年的预测模型。
虽然历史负荷可能没用，该软件适用于过去一年模式，以历史气象资料来估计明年的峰值分布。
图12.2 。
相关关系，实际负荷和示范。
图12.3 。
收敛的R2对实际负荷与示范。
该软件生成的几个重要特点。
举例来说，对于每个负荷包和系统，它计算出天气正常化的因素，是一个高峰负荷向将在平均峰值条件观察的负荷的比例。
它还为下一年的高峰产生概率分布。
描述的方法可以应用到中期和长期预测。
然而，长期预测应纳入经济和人口动态预测，作为输入参数。
3.2短期负荷预测方法对于短期负荷预测大量统计和人工智能技术已经开发出来。
类似天的方法。
这种方法是基于寻找在一，二，或三年与所预测的一天具有类似特点的历史资料。
