有关短期电力负荷预测的研究

电力系统的负荷预测与优化策略研究随着经济的发展和人们对生活质量的要求不断提高，电力需求量不断增加，为了满足人们对稳定供电的需求，电力系统的负荷预测与优化策略研究变得尤为重要。

在电力系统中，负荷预测是评估电力需求的关键环节，而负荷优化策略则是确保电力系统高效运行的重要手段。

一、负荷预测在电力系统中，负荷预测是指根据历史数据和环境因素，通过建立合适的模型来预测未来一段时间内的电力负荷。

负荷预测的准确性对电力系统的运营和规划具有重要意义。

准确的负荷预测可以帮助电力公司调整发电计划、优化供电能力并确保电网的稳定运行。

负荷预测的方法可以分为经典统计方法和机器学习方法两大类。

经典统计方法包括回归分析、时间序列分析和指数平滑等，这些方法基于历史数据的趋势和周期性进行预测。

机器学习方法通过训练模型来寻找数据之间的关联性，常见的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。

这些方法能够更好地处理复杂的非线性关系，提高负荷预测的准确性。

二、负荷优化策略负荷优化策略旨在最大程度地提高电力系统的效率和稳定性，同时降低能源消耗和供电成本。

负荷优化策略可以通过合理分配电力资源、优化能源调度计划、提高供电能力等手段实现。

1. 电力资源分配优化电力资源分配优化是在满足供电需求的前提下，合理分配电力资源以提高整个系统的运行效率。

这需要考虑供需平衡、能源效率和环境效益等因素。

通过优化电源的调度和灵活运行，可以降低供电成本，提高系统的稳定性。

2. 能源调度计划优化能源调度计划优化是指通过合理调整发电机组的运行状态和出力，以满足负荷需求并降低能源消耗。

优化调度计划可以减少发电机组的启停次数，降低运行成本，提高电力系统的响应速度和稳定性。

3. 供电能力优化供电能力优化是通过优化电网的结构和扩展，提高供电能力和稳定性。

这需要考虑电缆线路的布置、变电站的建设和升级等因素。

优化供电能力可以降低输电损耗，提高供电可靠性和质量。

三、负荷预测与优化策略研究的挑战与发展趋势负荷预测与优化策略研究面临一些挑战，如不确定性因素的影响、数据质量的问题和模型复杂性等。

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。

第３９卷第７期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３９Ｎｏ．７２０２２年７月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｌ．２０２２基于ＳＡＥ与ＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭ组合模型的短期电力负荷预测黄　炜　陈　田（上海电机学院机械学院　上海２００１２０）收稿日期：２０２０－０３－２５。

上海市高峰高原学科项目（Ａ１ ５７０１ １８ ００７ ０３）；上海市自然科学基金项目（１５ＺＲ１４１７２００）。

黄炜，硕士生，主研领域：电力系统检测与控制。

陈田，教授。

摘　要 单一模型在迭代训练过程中由于模型的自身误差，最终会降低预测精度。

为了提高预测的准确性，引入完整集成经验模态分解 双向长短期记忆网络（ＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭ）作为误差修正模型，提出一种栈式自编码器（ＳＡＥ）与ＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭ相结合的负荷预测模型。

通过ＳＡＥ模型学习气象因素、工作日类型、气温影响下负荷序列的主要特征，预测过程中产生的误差序列则反映了负荷序列的次要特征；使用ＣＥＥＭＤＡＮ算法将误差序列分解为数个分量，针对每一项分量建立ＢｉＬＳＴＭ模型学习误差序列的时序特征，将各项分量的预测值累加得到误差的预测结果；将两种模型的预测值求和从而达到修正误差的目的。

通过比较几种模型的预测结果表明：ＳＡＥ与ＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭ组合模型应用在短期电力负荷预测具有更好的准确性与稳定性。

关键词 短期电力系统负荷预测　栈式自编码器　ＣＥＥＭＤＡＮ　双向长短期记忆网络中图分类号　ＴＰ３ 文献标志码　Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０２２．０７．００９ＳＨＯＲＴ ＴＥＲＭＰＯＷＥＲＬＯＡＤＦＯＲＥＣＡＳＴＩＮＧＢＡＳＥＤＯＮＴＨＥＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮＭＯＤＥＬＯＦＳＡＥＡＮＤＣＥＥＭＤＡＮ ＢＩＬＳＴＭＨｕａｎｇＷｅｉ　ＣｈｅｎＴｉａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＳｈａｎｇｈａｉＤｉａｎｊｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２００１２０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｉｔｅｒａｔｉｖｅｔｒａｉｎｉｎｇ，ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆａｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅｌｗｉｌｌｂｅｒｅｄｕｃｅｄｄｕｅｔｏｉｔｓｏｗｎｅｒｒｏｒｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｅｍｐｉｒｉｃａｌｍｏｄｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｏｎｇｓｈｏｒｔｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋ（ＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭ）ａｓｔｈｅｅｒｒｏｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｏａｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｓｔａｃｋｓｅｌｆ ｅｎｃｏｄｅｒ（ＳＡＥ）ａｎｄＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭ．Ｔｈｅｍａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅｕｎｄｅｒｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ，ｗｏｒｋｉｎｇｄａｙｓａｎｄａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｗｅｒｅｌｅａｒｎｅｄｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＳＡＥｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｅｒｒｏｒｓｅｑｕｅｎｃｅｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｒｅｆｌｅｃｔｅｄｔｈｅｓｅｃｏｎｄａｒｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｌｏａｄｓｅｑｕｅｎｃｅ．ＣＥＥＭＤＡＮａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｄｅｃｏｍｐｏｓｅｔｈｅｅｒｒｏｒｓｅｑｕｅｎｃｅｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ．Ｆｏｒｅａｃｈｃｏｍｐｏｎｅｎｔ，ｔｈｅＢｉＬＳＴＭｍｏｄｅｌｗａｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｏｌｅａｒｎｔｈｅｔｉｍｅｓｅｑｕｅｎｃｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｅｒｒｏｒｓｅｑｕｅｎｃｅ．Ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｔｗｏｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｓｕｍｍｅｄｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｅｒｒｏｒｓ．Ｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｅｖｅｒａｌｍｏｄｅｌｓ，ｉｔｉｓｓｈｏｗｎｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆＳＡＥａｎｄＣＥＥＭＤＡＮ ＢｉＬＳＴＭｈａｓｂｅｔｔｅｒａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｉｎｔｈｅｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍｐｏｗｅｒｌｏａｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ　Ｓｔａｃｋｅｄａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ　ＣＥＥＭＤＡＮ　Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｌｏｎｇｓｈｏｒｔｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙｎｅｔｗｏｒｋ０　引　言近年来，随着我国科技工业的高速发展，电能的需求量不断增大，对于电力负荷预测准确度的要求也在不断地提高。

基于时间序列模型的电力负荷预测技术研究随着社会的发展和电力需求的增长，电力系统负荷预测成为了电力运营和规划中的重要环节。

准确的电力负荷预测对于优化发电计划、改善供电质量和保障电力安全具有重要意义。

而时间序列模型作为一种常用的预测方法，可以对电力负荷数据进行分析和预测。

本文将对基于时间序列模型的电力负荷预测技术进行研究和探讨。

一、时间序列模型概述时间序列是按照时间顺序排列的一组数据，具有随机性和趋势性。

时间序列模型是将时间序列数据建模为未来值的函数模型。

目前常用的时间序列模型包括平滑法、回归法、ARIMA模型等。

平滑法是一种简单的时间序列模型，它假设未来数值与历史数据具有相似的特征，通过对历史数据进行平均或加权平均来预测未来值。

平滑法适用于数据变化相对平稳的情况，但对于非平稳时间序列的预测效果不佳。

回归法是一种通过建立与时间相关的因素和预测目标之间的回归关系来进行预测的模型。

回归法可以考虑时间序列数据之间的相关性和趋势，提高预测的准确性。

ARIMA模型是一种经典的时间序列模型，它将时间序列数据拆分为趋势、季节和残差三个部分，并建立相应的模型进行预测。

ARIMA模型能够较好地捕捉时间序列数据的长期和短期变动，并具有较高的预测准确性。

二、电力负荷数据的时间序列特征电力负荷数据具有明显的时间序列特征，主要表现在以下几个方面。

1.季节性变化：电力负荷受到季节因素的影响较大，夏季负荷高峰和冬季负荷高峰明显不同。

2.周期性变化：电力负荷数据存在周期性的变化，如一周内的负荷波动。

3.趋势性变化：电力负荷数据还存在明显的趋势性变化，如长期的负荷增长或下降趋势。

4.异常值：电力负荷数据中常常存在异常值，如假日、节假日等特殊情况下的负荷波动。

基于以上时间序列特征，可以选择合适的时间序列模型对电力负荷数据进行预测。

三、电力负荷预测中的时间序列模型选择在选择时间序列模型进行电力负荷预测时，需要综合考虑模型的准确性、适用性和计算效率。

《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持续提高，电力系统的稳定运行与高效管理成为了一个国家发展的重要支撑。

电力负荷预测作为电力系统管理的重要组成部分，对于提高能源利用效率、优化电力资源配置、减少电力损耗及满足社会电力需求具有十分重要的意义。

本文旨在全面梳理电力系统负荷预测的研究现状，探讨其发展趋势，以期为未来的研究提供参考。

二、电力系统负荷预测研究综述1. 传统预测方法传统的电力系统负荷预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、专家系统等。

时间序列分析通过分析历史负荷数据，建立数学模型，预测未来负荷。

回归分析则通过分析影响负荷的各种因素，建立回归方程进行预测。

专家系统则依靠专家经验与知识进行预测。

这些方法在一定的应用场景下具有其优势，但同时也存在预测精度不高、泛化能力不强等问题。

2. 现代预测方法随着人工智能技术的快速发展，越来越多的学者开始将人工智能技术应用于电力系统负荷预测。

其中，基于人工智能的预测方法如神经网络、支持向量机、深度学习等在电力负荷预测中取得了显著的成果。

这些方法能够有效地处理非线性、高维度的数据，具有较高的预测精度和泛化能力。

（1）神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，其在电力负荷预测中具有广泛的应用。

通过训练神经网络模型，可以有效地捕捉电力负荷的时空特性、气候特性等影响因素，提高预测精度。

（2）支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习算法，其通过寻找能够将数据集进行最佳分类的超平面来实现对数据的分类和预测。

在电力负荷预测中，支持向量机能够有效地处理高维度的数据，具有良好的泛化能力。

（3）深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其通过构建多层神经网络来模拟人脑的复杂工作方式。

在电力负荷预测中，深度学习能够处理复杂、非线性的数据关系，具有较高的预测精度。

目前，深度学习在电力负荷预测中的应用已成为研究热点。

电力系统中的负荷分析与预测研究随着经济发展和人口增加，电力需求不断增长，而对电力系统的负荷分析和预测变得越来越重要。

电力系统的负荷管理直接影响着电网的平稳运行和供电质量，因此提高负荷分析与预测的准确性和可靠性，对于保障电力系统的稳定运行具有重要的意义。

一、电力负荷分析电力负荷分析是指对电力负荷进行统计分析和计算，以了解电力负荷的变化规律和分布特征。

具体而言，电力负荷分析可分为两大类：时间分析和空间分析。

时间分析是指针对不同的时间尺度对负荷进行分析，如对日、月、年等时间尺度进行分析；而空间分析是指不同区域的负荷分析，如城市、乡村、地区等。

电力负荷分析可以为电力系统的运行管理提供基础数据和参考值，如电力系统容量设计、负荷预测、调度计划等，可以帮助电力企业更好地制定发电计划，提高生产效率和经济效益，同时保障电力质量和供应稳定性。

二、电力负荷预测电力负荷预测是指通过对电力负荷的分析、预测和控制等手段，预判未来某一时间段内的负荷变化情况。

电力负荷预测可分为短期预测、中期预测和长期预测，其预测时间分别为1小时至3天、3天至1月、1月至1年。

电力负荷预测是电力企业和电力系统管理部门决策的重要依据。

其可以帮助电力企业更好的满足电力需求，规划发电能力和调度计划，提高生产效率和经济效益。

三、电力负荷预测技术电力负荷预测技术一般包括统计模型、数学模型、人工智能模型和混合模型等。

跟据负荷数据的不同类型推荐不同的预测模型。

1. 统计模型统计模型常用于中长期负荷预测和长期趋势分析。

其中常用的模型包括时间序列分析、回归分析、ARIMA（自回归综合移动平均）模型和灰色模型等。

2. 数学模型数学模型根据负荷数据的特征，可通过相关系数、因子分析等方法构建预测模型，如神经网络、支持向量机等。

3. 人工智能模型人工智能模型主要在一些短期和即时预测方面应用广泛，如神经网络和模糊逻辑等。

4. 混合模型混合模型是由各种预测模型组成的综合性模型。

电力系统的负荷预测与需求管理研究研究题目：电力系统的负荷预测与需求管理研究摘要：随着电力系统的快速发展，合理的负荷预测与需求管理成为电力行业高效运行和可持续发展的关键。

本文针对电力系统的负荷预测与需求管理问题展开研究，提出了一种综合的研究方法，并通过数据分析和结果呈现来验证该方法的有效性。

研究表明，该方法能够有效预测电力系统的负荷，并实现需求管理的优化，在提高电力系统运行效率和负荷平衡方面具有重要的意义。

一、研究问题及背景1. 问题阐述电力系统中的负荷预测和需求管理是电力行业中的重要任务，它们直接关系到电力供需的平衡和电力系统的稳定运行。

然而，现有的预测方法存在准确性不高、实时性差以及缺乏灵活性等问题。

同时，需求管理方面也存在着资源配置不合理、供需匹配度不高等问题。

因此，如何提高负荷预测准确性和实时性，实现优化的需求管理成为当前电力系统研究的热点和难点问题。

2. 研究背景电力系统的负荷预测和需求管理是一个复杂的问题，涉及到多个因素的影响。

在过去的研究中，主要采用统计模型和机器学习等方法来进行负荷预测和需求管理的研究。

然而，这些方法往往只能提供相对准确的预测结果，并且缺乏对不确定性的处理能力。

因此，如何在预测过程中引入不确定性，以及如何实现需求管理的优化成为目前研究的重点。

二、研究方案方法1. 数据收集本研究使用了历史电力数据和相关的环境数据进行分析。

历史电力数据包括电力负荷、温度、湿度、节假日等因素的数据，并通过数据处理方法进行初步清洗和预处理，得到适用于分析的数据集。

2. 负荷预测模型构建基于收集到的数据，本研究采用了时间序列分析方法和深度学习方法来构建负荷预测模型。

时间序列分析方法包括ARIMA模型、SARIMA模型等，深度学习方法包括神经网络、长短时记忆网络(LSTM)等。

通过比较不同模型的预测精度和实时性，选择最优的模型进行负荷预测。

3. 需求管理优化模型构建本研究采用数学规划方法来构建需求管理优化模型，以实现电力系统的供需平衡和资源优化配置。