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电力系统中负荷预测模型的构建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、运行和控制的重要基础，其准确性直接影响着电力系统的安全性、可靠性和经济性。
负荷预测是指根据电力系统的历史负荷数据、气象数据、经济数据等相关信息，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，从而提高电力系统的整体效率和服务质量。
电力系统负荷具有很强的随机性和不确定性，受到多种因素的影响。
这些因素大致可以分为三类：一是气象因素，如温度、湿度、风速等，不同的气象条件会导致用户的用电需求发生变化；二是时间因素，包括日、周、月、季节等周期性变化，以及节假日等特殊日期的影响；三是社会经济因素，如地区的经济发展水平、产业结构、人口增长等。
此外，突发事件如自然灾害、重大活动等也会对电力负荷产生较大的影响。
为了有效地预测电力负荷，构建合适的负荷预测模型是关键。
目前，常用的负荷预测模型主要包括传统的统计模型和现代的智能模型。
传统的统计模型主要包括线性回归模型、时间序列模型等。
线性回归模型通过建立负荷与相关影响因素之间的线性关系来进行预测。
这种模型简单直观，计算量小，但对于非线性关系的拟合能力较弱。
时间序列模型则是基于负荷数据本身的时间序列特征进行预测，如自回归移动平均（ARMA）模型、自回归积分滑动平均（ARIMA）模型等。
时间序列模型适用于具有平稳性和线性特征的负荷数据，但对于复杂的非线性和非平稳负荷数据，预测效果往往不太理想。
随着人工智能技术的发展，智能模型在电力负荷预测中得到了广泛应用。
常见的智能模型包括人工神经网络（ANN）模型、支持向量机（SVM）模型、决策树（DT）模型等。
人工神经网络模型具有强大的非线性拟合能力和自学习能力，可以自动从大量的数据中提取特征和规律。
支持向量机模型则通过寻找最优分类超平面来进行预测，对于小样本数据具有较好的泛化能力。
电力系统中负荷预测模型的构建在现代社会，电力已经成为我们生活和生产中不可或缺的能源。
无论是家庭中的电器设备，还是工厂里的大型机器，都依赖于稳定可靠的电力供应。
而要实现电力的合理分配和有效利用，准确的负荷预测就显得至关重要。
负荷预测，简单来说，就是对未来某一时间段内电力系统的用电需求进行估计。
它不仅对于电力系统的规划、运行和调度有着重要的指导意义，也是保障电力系统安全稳定运行的关键环节之一。
电力系统的负荷具有很强的随机性和不确定性。
它受到多种因素的影响，包括季节变化、天气条件、节假日、经济活动、社会活动等等。
比如，在夏季高温天气，空调的使用量会大幅增加，导致电力负荷上升；在节假日，工厂停工、商业活动增多，负荷曲线也会与平日有所不同。
因此，构建一个准确有效的负荷预测模型，需要充分考虑这些影响因素，并对它们进行合理的量化和分析。
在构建负荷预测模型之前，首先需要收集大量的历史负荷数据。
这些数据通常包括每小时、每天、每月甚至每年的用电量记录。
同时，还需要收集与之相关的其他数据，如气温、湿度、风速、节假日信息等。
这些数据将作为模型的输入，用于训练和验证模型的性能。
常见的负荷预测方法可以大致分为传统方法和现代方法两大类。
传统方法主要包括时间序列法、回归分析法等。
时间序列法是基于历史负荷数据本身的时间序列特征进行预测，它假设未来的负荷变化会遵循过去的规律。
这种方法计算简单，但对于负荷变化较大的情况预测精度往往不高。
回归分析法则是通过建立负荷与其他影响因素之间的线性或非线性关系来进行预测。
它需要对影响因素进行准确的选择和量化，但在实际应用中，影响因素之间的关系往往非常复杂，难以准确建模。
随着计算机技术和数学理论的发展，现代的负荷预测方法不断涌现，如人工神经网络法、支持向量机法、模糊逻辑法等。
人工神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。
它具有强大的非线性映射能力和自学习能力，能够自动从大量的数据中提取特征和规律。
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。
电力系统中的电力负荷分类与预测近年来，随着电力需求的不断增长，电力系统负荷管理变得至关重要。
负荷分类与预测作为电力系统负荷管理的核心环节，不仅对电力供应保障、电网调度和能源消费管理具有重要意义，而且对于提高能源效率、减少能源浪费、推进清洁能源发展也有着积极的促进作用。
一、电力负荷分类的意义电力负荷分类是指根据电力系统中的不同负荷特点和需求，对负荷进行划分和分类。
通过负荷分类，可以更好地了解不同负荷的特点和规律，有针对性地开展电力供应和调度工作。
1.1 工业负荷工业负荷是指电力系统中由工业企业消耗的电能负荷。
工业负荷通常具有较高的峰值需求和断峰特征，对电力系统的负荷调度和能源消耗管理具有一定的挑战性。
通过对工业负荷进行分类和预测，可以为电力系统的调度提供重要的参考依据，实现电力供应和需求的平衡。
1.2 居民负荷居民负荷是指电力系统中由居民用电所消耗的电能负荷。
居民负荷通常具有较为规律的用电特点，主要集中在早晚高峰时段。
通过对居民负荷进行分类和预测，可以在供电紧张时段合理引导居民用电，降低用电峰谷差，提高电力系统的供电可靠性和能源利用效率。
1.3 商业负荷商业负荷是指电力系统中由商业企事业单位消耗的电能负荷。
商业负荷通常具有较低的峰值需求和较为稳定的用电特点。
通过对商业负荷进行分类和预测，可以更好地进行电力供应计划安排，减少调峰成本，提高电力系统的调度效益。
二、电力负荷预测的方法电力负荷预测是指根据历史负荷数据和相关因素的变化趋势，对未来一段时间内的电力负荷进行预测和估计。
电力负荷预测在电力系统运行中具有重要的意义，能够为电力供应调度和能源消费管理提供科学依据。
2.1 统计模型法统计模型法是一种利用历史负荷数据进行负荷预测的方法。
通过对历史负荷数据进行统计分析和建模，可以确定负荷的趋势变化和周期性规律。
常用的统计模型有回归模型、时间序列模型等。
这些模型通过对历史负荷数据进行回归或时间序列分析，建立负荷与时间、天气、经济因素等关联关系，从而对未来负荷进行预测和估计。
电力系统负荷预测及优化调度电力系统是现代社会的重要基础设施之一，负荷预测及优化调度在保障电力供应的稳定性、降低能源消耗、提高电力系统运行效率方面起着重要作用。
本文将从负荷预测和优化调度两个方面进行探讨，分析其意义、方法和应用。
电力系统负荷预测是指借助数据分析、统计学和机器学习等方法，通过对历史负荷数据进行分析和建模，预测未来一段时间内的电力需求。
负荷预测的准确性对于实现电力系统的稳定运行至关重要。
准确的负荷预测可以帮助电力企业合理安排发电计划，避免供需失衡带来的电力浪费和成本增加。
负荷预测的方法包括时间序列分析、回归分析、神经网络和支持向量机等。
时间序列分析是指基于历史负荷数据的趋势、季节性和周期性等特征，通过对数据进行平滑、分解和预测，得到未来负荷的预测结果。
回归分析则是通过分析历史负荷数据与影响负荷的各种因素之间的关系，建立数学模型来预测未来负荷。
神经网络和支持向量机是一种基于机器学习的方法，通过对历史负荷数据进行训练和学习，自动发现数据中的规律，并预测未来的负荷需求。
负荷预测的应用场景包括电力系统调度、能源规划和电力市场运营等。
在电力系统调度中，准确的负荷预测可以帮助调度员制定合理的发电计划，确保系统供需平衡，避免电力不足或电力浪费。
在能源规划中，负荷预测则是确定未来电力需求的重要依据，可以帮助规划部门制定合理的发电容量和能源结构布局。
在电力市场运营中，准确的负荷预测可以帮助市场监管机构和电力企业制定电力交易的策略和定价，提高市场运行的效率和公平性。
优化调度是指通过合理安排电力设备的运行模式和调整发电机组的出力，以实现电力系统的经济性、安全性和可靠性。
优化调度的目标是在满足负荷需求的前提下，尽量降低发电成本、减少能源消耗，提高电力系统的运行效率。
优化调度需要考虑多种因素，包括发电成本、供电可靠度、电力市场情况、环境影响等。
优化调度的方法包括数学规划、智能算法、模拟仿真和优化算法等。
数学规划是指通过建立数学模型，设置目标和约束条件，通过求解优化问题的最优解来得到最优调度方案。
电力系统中的电力负荷预测技术在现代社会，电力作为至关重要的能源形式，支撑着各行各业的运转以及人们的日常生活。
而电力负荷预测技术在电力系统的规划、运行和管理中发挥着举足轻重的作用。
它就像是电力系统的“天气预报员”，能够帮助电力部门提前做好准备，确保电力的稳定供应和高效利用。
电力负荷预测，简单来说，就是根据历史的电力使用数据、经济发展状况、气候条件等多种因素，对未来某一时间段内的电力需求量进行预估。
这可不是一项简单的任务，它需要综合考虑众多复杂且相互关联的因素。
首先，让我们来了解一下电力负荷的特性。
电力负荷具有明显的周期性，比如日周期性、周周期性和年周期性。
在一天当中，白天的用电负荷通常高于夜晚；在一周内，工作日的负荷与周末的负荷可能有所不同；而在一年里，夏季和冬季由于空调和取暖设备的使用，负荷往往会高于春秋季节。
此外，电力负荷还受到季节、节假日、天气等因素的显著影响。
例如，在炎热的夏季，空调的大量使用会导致电力负荷急剧上升；在寒冷的冬季，取暖设备的启用也会使负荷增加。
同时，一些特殊的节日或活动，如春节期间，由于工厂停工和居民集中用电，负荷也会出现特殊的变化。
那么，为什么要进行电力负荷预测呢？这主要是出于以下几个重要原因。
其一，它有助于电力系统的规划和建设。
通过准确预测未来的电力负荷增长趋势，电力部门可以提前规划和建设新的发电站、变电站和输电线路，以满足不断增长的电力需求，避免出现电力供应不足的情况。
其二，优化电力系统的运行。
根据负荷预测结果，电力调度部门可以合理安排发电计划，优化机组的组合和运行方式，提高电力系统的运行效率和经济性。
其三，保障电力系统的稳定性和可靠性。
准确的负荷预测可以帮助电力系统提前做好应对突发情况的准备，如设备故障、自然灾害等，从而保障电力系统的稳定运行，减少停电事故的发生。
接下来，我们看看电力负荷预测的主要方法。
目前，常用的电力负荷预测方法可以大致分为传统方法和现代方法两大类。
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。
电力系统中负荷预测研究随着电力需求的不断增长和电力市场的改革，负荷预测在电力系统中的重要性愈发凸显。
负荷预测是指通过对电力系统中负荷的统计分析和建模，预测未来一段时间内的负荷变化情况。
负荷预测的准确性直接影响到电力系统的稳定运行、经济性和规划决策。
因此，对负荷预测的研究一直是电力系统领域的热点问题。
一、负荷预测的意义和应用场景负荷预测对于电力系统的运行和规划具有重要的意义。
首先，准确的负荷预测可以帮助电力系统运营商制定合理的发电计划，提高供电能力，确保电力设备运行的安全和可靠性。
其次，负荷预测对电力市场和电力交易具有重要的影响。
市场参与者可以通过准确的负荷预测优化他们的电力购买和销售决策，从而降低电力交易成本，提高市场竞争力。
另外，负荷预测对于电力系统规划和新能源接入也十分关键。
通过对未来负荷的预测，可以合理规划电力系统的扩容和升级，满足未来的电力需求和新能源的消纳。
二、负荷预测的方法和模型负荷预测的方法和模型有很多种，常见的方法包括统计方法、机器学习方法和深度学习方法等。
1. 统计方法在统计方法中，常用的模型有时间序列模型和回归模型。
时间序列模型通过对历史数据的分析和拟合，来预测未来负荷的变化。
常见的时间序列模型有ARIMA 模型和指数平滑模型等。
回归模型则通过建立负荷与影响负荷的因素（如气温、季节等）之间的回归关系，来预测未来的负荷。
回归模型常用的方法有线性回归、多项式回归和支持向量回归等。
2. 机器学习方法机器学习方法是通过对历史数据的学习和模型训练，来预测未来的负荷。
常见的机器学习方法有人工神经网络、支持向量机和决策树等。
人工神经网络是一种基于神经元之间相互连接的模型，可以通过多层次的神经元组织来模拟负荷的非线性特征。
支持向量机则是一种通过找到合适的超平面来最大化二分类间隔的方法，可以有效处理特征维度较高的负荷数据。
决策树则是通过对历史数据的划分和分类来建立预测模型，具有直观性和可解释性的优势。
电力系统中的电力负荷预测技术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。
而电力负荷预测技术作为电力系统规划、运行和管理的重要依据，其准确性和可靠性直接影响着电力系统的安全性、经济性和供电质量。
电力负荷预测，简单来说，就是根据历史的电力负荷数据以及相关的影响因素，对未来某一时间段内的电力负荷进行估计和推测。
它就像是电力系统的“天气预报”，帮助电力部门提前做好准备，合理安排发电、输电和配电，以满足用户的用电需求。
那么，电力负荷预测技术都有哪些呢？常见的方法可以大致分为传统方法和现代方法两大类。
传统的电力负荷预测方法主要包括时间序列法、回归分析法等。
时间序列法是基于历史负荷数据本身的变化规律进行预测。
它认为负荷的变化是有一定的周期性和趋势性的，通过对过去数据的分析，找出这种规律，从而对未来进行预测。
比如说，我们发现每年夏天的用电高峰都出现在特定的时间段，且负荷值有一定的增长趋势，那么就可以根据这些历史规律来预测下一年夏天的用电高峰情况。
回归分析法则是通过建立负荷与各种相关因素之间的数学关系来进行预测。
比如，考虑气温、经济发展状况、人口增长等因素对电力负荷的影响。
通过收集大量的历史数据，确定这些因素与负荷之间的定量关系，进而预测未来的负荷。
然而，随着电力系统的日益复杂和用户需求的多样化，传统方法逐渐显示出了一些局限性。
这时候，现代的电力负荷预测技术应运而生。
现代的电力负荷预测技术中，人工智能方法表现得尤为出色。
比如，神经网络法就是其中的一种。
神经网络就像是一个可以自我学习和调整的“大脑”，它能够自动从大量的历史数据中提取有用的信息和模式，从而实现对电力负荷的准确预测。
它可以处理非线性的复杂关系，对于那些传统方法难以处理的复杂电力负荷情况，往往能够给出较为准确的预测结果。
还有支持向量机法，它在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
在电力负荷预测中，它能够有效地处理高维度的数据，提高预测的精度。
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。
二、影响负荷预测作用大小的因素负荷预测作用的大小，要看由于使用了预测结果所产生的收益，是否超出了所支出的费用，以及超出多少。
影响预测作用大小的因素是多方面的，主要有以下几项。
1．负荷预测费用的高低负荷预测费用包括设计和实行预测程序费，历史数据资料收集、整理、计算和储存费，资料使用费，资料更新费，人员技术培训费等。
2．负荷预测结果的准确性一般来说，准确性高的负荷预测比准确性低的预测作用更大。
但是，准确性高的预测方法往往是比较复杂的，这又与较大的费用支出相矛盾。
这就要看由于使用复杂预测技术手段所提高的预测准确性，给决策者带来的好处有多大，是否值得。
不同的负荷与电量预测对准确性的要求不同，长期的负荷预测甚至容许误差达到10%，而短期的日负荷预测的误差一般不能超过3%。
3．负荷预测的时效性所谓负荷预测的时效性指的是提出一项预测结果需要多少时间。
如能很快地得到预测结果，可使决策者有充分的时间改变决策，即预测的领先时间长，则预测作用大。
反之，如果迟迟拿不出预测结果，领先时间又很短，其作用也就大不了。
这一点对于电力系统在线超短期实时预测就更为重要了。
4．负荷预测所依据的历史资料其变动规律有无重大变化在利用历史资料进行外推负荷预测中，如果负荷的过去和现在的发展规律直接延伸到未来，没有什么重大的干扰和破坏，则可以加以模型化，利用已知的模型，类比现在，预测未来。
如果在预测期中发生了无法估计的重大事件（如气象的剧烈变化、严重灾害、国家政策的重大变化等），以致使负荷变化的正常规律被破坏，使原来持续上升或下降的资料发生转折，就会使预测失效。
这类负荷预测失实的情况不少，因为转折点是最难预测的。
三、负荷预测的特点由于负荷预测是根据电力负荷的过去和现在推测它的未来数值，所以，负荷预测工作所研究的对象是不肯定事件。
1．不准确性因为电力负荷未来的发展是不肯定的，它要受到多种多样复杂因素的影响，而且各种影响因素也是发展变化的。
2．条件性各种负荷预测都是在一定条件下作出的。
对于条件而言，又可分为必然条件和假设条件两种，如果负荷员真正掌握了电力负荷的本质规律，那么预测条件就是必然条件，所作出的预测往往是比较可靠的。
3．时间性各种负荷预测都有一定的时间范围，因为负荷预测属于科学预测的范畴，因此，要求有比较确切的数量概念，往往需要确切地指明预测的时间。
4．多方案性由于预测的不准确性和条件性，所以有时要对负荷在各种情况下可能的发展状况进行预测，就会得到各种条件下不同的负荷预测方案。
四、负荷预测的基本原理负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律，预计或判断其未来发展趋势和状况的活动，因此必须科学的总结出预测工作的基本原理，用于指导负荷预测工作。
1．可知性原理也就是说，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们所知道的。
客观世界是可以被认识的，人们不但可以认识它的过去和现在，而且可以通过总结它的过去和现在推测其未来。
这是人们进行预测活动的基本依据。
2．可能性原理因为事物的发展变化是在内因和外因共同作用下进行的。
内因的变化及外因作用力大不同，会使事物发展变化有多种可能性。
所以，对某一具体指标的预测，往往是按照其发展变化的多种可能性，进行多方案预测的。
3．连续性原理又称惯性原理，是指预测对象的发展是一个连续统一的过程，其未来发展是这个过程的继续。
它强调了预测对象总是从过去发展到现在，再从现在发展到未来。
4．相似性原理尽管客观世界中各种事物的发展各不相同，但一些事物发展之间还是存在着相似之处，我们就利用这种相似性进行预测。
5．反馈性原理反馈就是利用输出返回到输入端，再调节输出结果。
预测的反馈性原理实际上是为了不断提高预测的准确性而进行的反馈调节。
6．系统性原理这个原理认为预测对象是一个完整的系统，它本身有内在的系统，它与外界事物的联系又形成了它的外在系统。
第二节 负荷预测基本程序对电力负荷进行科学预测，要有一个基本程序，就是要考虑预测工作怎样进行，分几个阶段，先做什么，后做什么。
只有把负荷预测工作的整个程序搞清楚，才能做好负荷预测工作。
根据所进行的电力负荷预测的实践活动，认为其基本程序如下。
一、确定负荷预测目的，制订预测计划负荷预测目的要明确具体，紧密联系电力工业实际需要，并拟订一个负荷预测工作计划。
在预测计划中要考虑的问题主要有：准备预测的时期，所需要的历史资料（按年、按季、按月、按周或按日），需要多少项资料，资料的来源和搜集资料的方法，预测的方法，预测工作完成时间，所需经费来源等等。
关于所需资料项数多少，说法不一。
有人主张外推预测的时期数不能超过历史资料的时期数，如设d =历史资料时期数，h =外推预测时期数，则有d h ≥。
也有人认为，这种要求低估了短期预测所需项数和高估了长期预测所需项数，主张用d =1期，则1h =，4d =，即需要4期历史资料；如向前预测4期，则需8期历史资料；如向前预测100期，就要用40期历史资料即可。
可见，用这个公式，照顾短期预测的需要，不利于长期预测。
实际上，根据长期的历史资料进行短期预测，要比根据短期的历史资料进行长期预测更可靠些，因为这样根据更充分些。
二、调查资料和选择资料要多方面调查收集资料，包括电力企业内部资料和外部资料，国民经济有关部门的资料，以及公开发表和未公开发表的资料，然后从众多的资料中挑选出有用的一小部分，即把资料浓缩到最小量。
挑选资料的标准，一要直接有关性，二要可靠性，三要最新性。
先把符合这三点的资料挑出来，加以深入研究，再收集其它资料。
收集统计资料是不容易的，尤其是在我国当前的情况下，各层次的资料往往不够完整，真实性也有问题，再加上保密问题尚未解决，就更增加了难度。
尤其是如果资料收集和选择的不好，会直接影响负荷预测的质量。
三、资料整理对所收集的与负荷有关的统计资料进行审核和必要的加工整理，是保证预测质量所必须的。
可以说，预测的质量不会超过所用资料的质量，整理资料的目的是为了保证资料的质量，从而为保证预测质量打下基础。
1．衡量统计资料质量的标准衡量一个统计资料质量高低的标准，主要有以下几方面： （1）资料完整无缺，各期指标齐全；（2）数字准确无误，反映的都是正常（而不是反常）状态下的水平，资料中没有异常的“分离项”（outlier ）；（3）时间数列各值间有可比性。
此外，还有历史资料的表现形式是否适合需要，是否需要变换，以及计量单位是否规范化等问题也要注意。
2．资料的整理资料整理的主要内容有以下几项： （1）资料的补缺推算。
（2）对不可靠的资料加以核实调整。
（3）对时间数列中不可比资料加以调整。
四、对资料的初步分析在经过整理之后，还要对所用资料进行初步分析，包括以下几方面：（1）画出动态折线图或散点图，从图形中观察资料变动的轨迹，特别注意离群的点（异常值）和转折点，研究它是由偶然的，还是其他什么确定的原因所致。
（2）查明异常值的原因后，加以处理，对于异常值，常用的处理方法是，设负荷历史数据为1,,n x x ，令11ni i x x n ==∑，若()120%i x x >+，取()120%i x x =+；若()120%i x x <-，取()120%i x x =-。
从而使历史数据序列趋于平稳。
除此之外，也有用非平稳序列的平稳化代换方法和灰色系统的累加生成方法进行处理，这些技术将在后面讲到。
（3）计算一些统计量，如自相关系数，以进一步辨明资料轨迹的性质，为建立模型做准备，这些统计量将在后面介绍。
五、建立预测模型负荷预测模型是统计资料轨迹的概括，它反映的是经验资料内部结构的一般特征，与资料的具体结构并不完全吻合。
模型的具体化就是负荷预测公式，公式可以产出与观察数值相似结构的数值，这就是预测值。
负荷预测模型是多种多样的，以适用于不同结构的资料，因此，对一个具体资料，就有选择适当预测模型的问题。
正确选择预测模型在负荷预测中是非常关键性的一步。
六、综合分析，确定预测结果通过选择恰当的预测技术，建立负荷预测数学模型，进行预测运算得到的预测值。
若用其它方法得到的初步预测值，还要参照当前已经出现的各种可能性，以及新的趋势与发展进行综合分析、对比、判断推理和评价，最终对初步预测结果进行调整和修正。
这是因为从过去到现在的发展变化规律，不能说就是将来的变化规律。
所以要对影响预测对象的可能出现新情况进行分析，对预测模型进行适当的修正后确定预测值。
预测值的确定决不是通过某一、两个预测运算就能轻而易举取得的。
搞好预测需“重在分析、贵在方法、巧在应用”；负荷预测工作不仅是一种科学，而且是一种艺术，良好的综合判断能力是难于用简单的语言传授的，而是个人才能、经验与教训综合作用的效果。
