电力负荷预测的回归分析
电力系统负荷预测方法分析及应用
电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤电⼒系统负荷预测⽅法分析及应⽤摘要：本⽂⾸先简要介绍了电⼒系统负荷预测的基本原理，然后系统地介绍和分析了⼏种主要的电⼒系统负荷预测的⽅法及其应⽤。
关键词：电⼒系统；负荷预测；基本原理1.引⾔负荷预测就是以已知的电⼒需求为出发点，详细分析电⼒的历史数据并综合考虑政治、⽓候、经济等⼀些相关的因素，对以后⽤电需求做出预测与估计。
负荷预测包含两⽅⾯，即预测未来的需求量和未来的⽤电量前者的预测可以决定发电、输电、配电系统容量的⼤⼩，⽤电量能够决定发电设备的类型。
负荷预测的⽬的是提供负荷发展的⽔平，通过分析，可以确定每个供电区、各规划年供⽤电量，规划地区总的负荷发展⽔平以及每⼀规划年⽤电负荷的构成等。
负荷预测是电⼒系统调度、规划、供电等管理部门的基础⼯作；准确、有效的负荷预测不仅可以合理安排电⽹内部机组的启停、保持电⽹安全稳定的运⾏，还可以减少⼀些不必要的储备容量，合理安排检修计划；从⽽保证了正常的⽣产，有利于经济效益和社会效益的提⾼。
2.电⼒系统负荷预测的原理通常来说预测电⼒系统负荷最直接最有效的⽅法是建⽴⼀个负荷模型，该模型有两层含义：⼀是负荷的时空特性，⼆是负荷电压和频率特性。
对于负荷的时空特性指的是随着时间与空间的不同分布，负荷的分布也会不同。
这种负荷模型往往是⽐较复杂的，研究⼈员通常是采⽤负荷时间曲线来描述这种特性。
这样负荷曲线以时间为依据，就可以分为⽇负荷、周负荷、季负荷以及年负荷；如果换成以时空⾓度为划分依据，则此曲钱⼜可分为系统、节点和⽤户三种负荷曲线；若按照负荷的性质来分，负荷曲线⼜可以分为⼯业、农业、市政以及⽣活负荷等。
在⼀般的安全运⾏的过程中，负荷模型指的就是未来时空特性，因此也可以将此作为负荷预测模型。
通常负荷预测模型包含的内容是⾮常⼴泛的，在运⾏的过程中不仅能进⾏短期或者实时的负荷预测，还能在规划电⼒系统时做长期的预测。
负荷的预测通常采⽤的是概率统计，有效地分析⼯具即为时间序列分析，由于是预测未来的负荷，所以会存在或多或少误差。
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究
电力系统中的电力负荷预测方法与算法研究引言：在电力系统中，准确预测电力负荷对于实现稳定和可靠的电力供应至关重要。
电力负荷预测是指根据过去的用电数据和相关的环境和经济因素，预测未来一段时间（如天、周、月）内的电力负荷情况。
准确的负荷预测可以帮助电力公司优化电力调度，合理安排发电和输电，有效解决电力供需平衡问题，提高电网运行效率和经济性。
一、传统的电力负荷预测方法：1. 时间序列方法：时间序列方法是一种常用的负荷预测方法，其基本思想是通过分析负荷历史数据的变化趋势、周期性和规律性，预测未来的负荷情况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型和季节性分解方法等。
这些方法适用于短期负荷预测，但对于长期预测效果不佳。
2. 统计回归方法：统计回归方法通过建立负荷与相关因素（如气温、湿度、日照等）之间的函数关系，进行负荷预测。
常用的统计回归方法包括多元线性回归分析、多元非线性回归分析和逐步回归分析等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且考虑了外部因素的影响，但要求提供大量的相关数据。
二、基于机器学习的电力负荷预测方法：1. 神经网络方法：神经网络方法通过构建具有多层隐含层的人工神经网络模型，通过学习历史数据中的模式和规律，进行负荷预测。
常用的神经网络方法包括BP神经网络、RBF神经网络和CNN神经网络等。
这些方法适用于短期和中期负荷预测，可以更好地捕捉负荷的非线性关系。
2. 支持向量机方法：支持向量机方法通过将负荷预测问题转化为一个优化问题，通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。
常用的支持向量机方法包括线性支持向量机、非线性支持向量机和径向基函数支持向量机等。
这些方法适用于中期和长期负荷预测，并且具有较好的泛化能力。
3. 遗传算法方法：遗传算法方法通过模拟自然界的遗传和进化过程，寻找最优的解决方案。
常用的遗传算法方法包括基于交叉、变异和选择等操作的进化算法和遗传规划算法等。
这些方法适用于长期负荷预测，可以考虑多个因素之间的复杂关系。
电力系统中基于高斯过程回归的负荷预测研究
电力系统中基于高斯过程回归的负荷预测研究随着人们生活水平不断提高，能源需求也随之增长。
而电力作为重要的能源供应方式之一，随着社会的发展也将越来越重要。
而在电力系统中，负荷预测是很重要的一环。
正确的负荷预测可以保证电力系统的稳定运行，避免因负荷过大或过小而导致的损失。
因此，在电力领域中，准确的负荷预测是非常重要的研究领域之一。
而在负荷预测中，常常需要面临一些问题，例如数据的缺失、数据的多样性以及数据的噪声等问题，这些都对负荷预测的准确性造成了很大的影响。
因此，有效的负荷预测模型需要考虑这些问题，并能够对数据进行精确的拟合。
在负荷预测研究中，很多学者通过大量数据分析，以研究负荷数据的波动规律，尝试用各种数学模型进行预测。
其中，基于高斯过程回归的负荷预测模型，由于能够解决上文所述的各种问题，已经成为当前研究的热点之一。
高斯过程回归模型，是一种强大的非参数回归模型，在传统的统计学方法和机器学习方法中，都有着很广泛的应用。
这种模型可以被用来进行负荷预测，并且可以预测连续时间段内的负荷数据。
高斯过程回归模型的基本思想是通过半方差函数来衡量不同观测点之间的相似性，并将相似度转化为权重。
同时，高斯过程回归模型还可以用来进行预测，从而得到负荷预测的结果。
高斯过程回归模型有很多优点。
例如，该模型可以同时处理多个维度的数据，并且能够处理非线性关系。
同时，在数据量较大的情况下，该模型能够准确地预测负荷数据。
此外，高斯过程回归模型也可以通过优化方法进行参数调整，以获得更准确的预测结果。
但是，在实际负荷预测过程中，高斯过程回归模型可能面临一些问题。
例如，该模型的计算复杂度较高，需要进行大量的计算。
同时，该模型对数据噪声的影响也较大，因此需要对数据进行处理，以减少噪声带来的影响。
此外，还需要考虑到时间序列的影响，以更好地进行负荷预测。
总的来说，基于高斯过程回归的负荷预测模型，在电力系统中的应用前景十分广阔。
该模型可以通过对不同的输入数据进行调整，以达到较高的预测精度。
电力系统中的负荷预测模型对比分析
电力系统中的负荷预测模型对比分析随着电力需求的快速增长和电力系统的复杂化，准确地预测负荷需求对于电力系统的稳定运行和供电调度至关重要。
为了提高负荷预测的准确性，研究人员提出了许多不同的负荷预测模型。
本文将对几种常见的负荷预测模型进行对比分析，旨在找出最适合电力系统中负荷预测的模型。
1. 线性回归模型线性回归模型是最简单和最常见的负荷预测模型之一。
它假设负荷与时间是线性相关的，并且通过历史负荷数据来拟合线性函数，从而预测未来的负荷需求。
然而，线性回归模型无法捕捉复杂的非线性关系，因此在某些情况下可能预测不准确。
2. 时间序列模型时间序列模型是另一种常用的负荷预测模型。
它利用时间序列数据的统计特性来预测未来的负荷需求。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和ARCH/GARCH模型等。
这些模型可以考虑负荷的季节性、趋势性和周期性等特征，因此在某些情况下比线性回归模型更准确。
然而，时间序列模型需要较长的历史数据，对数据的要求较高，且参数调整较为繁琐，不适用于非平稳序列的负荷预测。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种以模拟人脑神经网络为基础的模型。
它通过学习历史数据中的模式和规律来建立负荷预测模型。
人工神经网络模型能够捕捉到复杂的非线性关系，适用于各种类型的负荷数据。
然而，神经网络模型的参数调整较为困难，在训练过程中容易过拟合，且计算量较大。
4. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，可以用于分类和回归问题。
在负荷预测中，支持向量机模型通过寻找一个最优的超平面来分割样本数据，从而预测未来的负荷需求。
支持向量机模型可以处理高维数据，具有较好的泛化能力。
然而，支持向量机模型的训练复杂度较高，在大规模数据集上的效果可能不佳。
通过对比分析不同的负荷预测模型，可以发现每种模型都有其适用的场景和优势。
线性回归模型适用于简单的线性关系，时间序列模型适用于具有明显的季节性和趋势性的数据，人工神经网络模型适用于复杂的非线性关系，支持向量机模型适用于高维数据和复杂的分类问题。
毕业设计(论文)-电力负荷预测的回归分析
目录第一章电力系统负荷预测概论 (1)第一节电力系统负荷预测概念 (1)第二节电力系统负荷预测的基本原理 (2)第三节电力系统负荷预测的分类及特点 (3)第四节负荷预测基本程序 (5)第五节负荷预测误差分析 (7)第二章负荷特性分析及负荷预测技术 (11)第一节电力系统负荷预测模型 (11)第二节负荷预测技术 (12)第三章电力系统回归模型预测技术 (18)第一节回归模型预测技术概述 (18)第二节一元线性回归模型及其参数估计 (18)第三节多元线性回归模型及其参数估计 (20)第四章具体预测算例 (22)第一节负荷组成分析与建模 (22)第二节预测流程及算法实现 (23)第三节结果分析 (25)总结 (27)参考文献 (28)第一章电力系统负荷预测概论第一节电力系统负荷预测概念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地处理过去与未来负荷的数学方法，再满足一定精度的要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值，称为负荷预测。
电力生产的特点之一是电力不可贮存（或者说贮存能力极小而代价高昂），应该是用多少就生产多少。
针对负荷的变化，电力生产的调节能力也要增加，当负荷变化较小时调节各发电机组的发电功率就可以了；而负荷变化范围较大时只有启停机组才能跟上；当然对于负荷的逐年增长要适时投产新的机组才不至于拉闸限电。
电力负荷预测是解决以上问题的必要条件。
准确的负荷预测，可依经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。
负荷预测的结果，还可以有利于决定未来新的发电机组的安装，决定装机容量的大小、地点和时间，决定电网的增容和改建，决定电网的建设和发展。
电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提，可以说要掌握电力生产的主动性必先做好负荷预测。
用线性回归分析法进行电力负荷预测
用线性回归分析法进行电力负荷预测摘要：电力负荷预测是电网规划的基础，论文介绍了电力负荷线性回归模型预测基本原理，通过对变量数据统计分析，确定其之间的相关关系。
以福建建阳地区为例分析历史数据，采用EXCEL回归模型的求解方法，证明拟合曲线方程具有较高的预测精确度、实用性。
能够作为福建建阳电力公司进行负荷预测的科学依据。
关键词：电力负荷预测；线性回归分析；最小二乘法1、概述电力负荷预测是供电公司或电力调度部门制定购电计划的依据，是电网规划决策的基础，一个高准确性的负荷预测为电力系统经济、安全运行提供了有力保证。
电力负荷预测从预测内容分类，可分为电量预测和电力预测两大类，其中电量预测主要包含的数据为全社会用电量、网供电量、各产业电量等，电力预测主要包含的数据为最大负荷、最小负荷、负荷曲线等；从预测时间长短分类，可分为超短期、短期、中期和长期预测。
中长期预测受到经济，社会发展、环境等诸多因素的影响，在地区电网规划中应用最多。
2、电力负荷原始数据资料收集电力系统负荷预测，是从已知的社会经济、发展数据以及电力需求为出发点，通过对历史数据统计分析，得出电力需求高度相关的社会经济、发展数据变量拟合曲线方程。
以此作为科学依据，用未来年份社会经济、发展数据预测结果，对电力需求做出预测。
在电力负荷预测之前,需要调研和收集包括电力企业资料、国民经济部门相关资料及数据，选择可靠的和有用的数据作为预测依据。
负荷预测收集的资料一般应包括以下内容：该地区国民经济及社会发展规划、社会经济基本情况、电力系统发展规划、电网现状及存在问题、历年来该地区用电负荷及用电量等。
3、电力负荷线性回归模型预测基本原理电力负荷线性回归模型预测，是根据历史负荷数据建立数学模型，用数理统计中的回归分析法对未来的负荷进行预测。
即采用最小二乘法对已知变量进行统计分析，观测每组变量数据，确定其之间的相关性，拟合出关系曲线，从而实现预测的目的。
在实际预测中，对自变量x 和因变量y 作n 次试验观察，其n 对观察值记为：(x1,y1)，(x2,y2)，…，(xn,yn)是相互独立的样本观测值。
电力负荷预测与分析
电力负荷预测与分析电力负荷预测与分析是电力系统运行中非常重要的一部分，也是现代物联网应用不可或缺的环节。
电力行业是我国国民经济的重要组成部分，稳定的电力运行对整个国家和社会都起着巨大的作用。
因此，科学的负荷预测和分析是电力系统运行的必要手段，也是推进能源转型升级的重要体现。
一、基础概念电力负荷预测是指根据历史数据和基础信息，利用统计、数学等方法来预测未来几日、几周、几个月的负荷用电情况，目的是为了保证电力系统的稳定运行和供需平衡。
电力系统负荷预测主要涉及到许多方面的因素，包括天气、季节、工业结构、生产方式等，因此，预测工作需要涉及到多学科知识的综合储备。
二、负荷预测方法1、时间序列法时间序列法是以时间为变量的统计模型，通过对历史、现有数据的分析和拟合，来预测未来电力负荷变化趋势。
该方法依赖于历史和现有数据的完整性和准确性，且对自然影响如节假日、气象（天气、温度、湿度等）等因素的响应能力较差，存在一定的局限性。
2、回归分析法回归分析法通过建立建立输入变量（天气、季节、工业结构、生产方式等）与输出变量（电力负荷用电量）的关系模型来预测未来负荷变化，该方法较好地解决了时间序列分析的诸多缺陷。
3、神经网络神经网络是一种人工神经元组成的模拟方法，通过对大量数据的学习与拟合来预测未来的电力负荷变化趋势。
神经网络模型的预测结果准确性较高，而且学习能力较强，可不断适应新的变化趋势。
三、应用案例负荷预测技术在电力行业中的应用非常广泛，如，在电力设备运行管理方面，通过对负荷趋势的分析来优化设备运行方案，保证电力系统的稳定运行。
在电力供应侧，通过负荷预测，可以启动备用电力源，保障供应的可靠性，在市场供销方面，负荷预测可帮助电力公司与用户更好地进行协调管理，提前与客户沟通，合理调度电源，降低电网负荷风险。
四、发展趋势随着社会经济的发展，电力负荷分布日益发生变化，新型能源的加入以及微网的普及，需要迎接新的技术和挑战，因此，电力负荷预测应逐步往多维度、多尺度、多时空方向迈进，尤其是需要加大对人工智能、大数据分析等技术的应用和推广，同步推动电力设施技术升级和优化，协调新能源、传统能源等能源形式间的协调发展。
电力负荷预测方法
1.负荷预测分类和基础数据处理1.1负荷预测及其分类1.1.1负荷预测概念负荷预测是根据负荷的历史数据及其相关影响因素，分析负荷的变化规律，综合考虑影响负荷变化的原因，使用一定的预测模型和方法，以未来经济形势、社会发展、气候条件、气象因素等预测结果为依据，估计未来某时段的负荷数值过程。
1.1.2负荷预测的分类按照预测方法的参考体系，工程上的负荷预测方法可分为确定性预测方法、不确定预测方法、空间负荷预测法。
确定性：把电力负荷预测用一个或一组方程来描述，电力负荷与变量之间有明确的一一对应关系。
不确定性：实际电力负荷发展变化规律非常复杂，受到很多因素影响，这种影响关系是一种对应和相关关系，不能用简单的显示数学方程描述，为解决这一问题，产生了一类基于类比对应等关系进行推测预测负荷的不度额定预测方法。
空间负荷预测：确定和不确定负荷预测是对负荷总量的预测。
空间负荷预测是对负荷空间分布的预测，揭示负荷的地理分布情况。
1.2负荷预测的基础数据处理1.2.1负荷预测的基础数据基础数据大致包括四类，分别为：①负荷数据（系统、区域、母线、行业、大用户的历史数据；负荷控制数据；系统、区域、大用户等的最大利用小时数；发电厂厂用电率和网损率。
）②气象数据（整点天气预报；整点气象要素资料；年度气温、降水等气象材料。
）③经济数据和人口（区域产业GDP；城乡可支配收入；大用户产量、产值和单耗；电价结构和电价政策调整；城乡人口。
）④其他时间（特殊时间如大型会议、自然灾害；行政区域调整）1.2.2数据处理为获得较好的预测效果，用于预测数据的合理性得到充分保证，因此需要对历史数据进行合理性分析，去伪存真。
最基本要求是：排除由于人为因素带来的错误以及由于统计口径不同带来的误差。
另外，尽量减少异常数据（历史上突发事件或由于某些特殊原因会对统计数据带来宠大影响）带来的不良影响。
常见的数据处理方法有：数据不全、数据集成、数据变换和数据规约等。
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目录第一章电力系统负荷预测概论 (1)第一节电力系统负荷预测概念 (1)第二节电力系统负荷预测的基本原理 (2)第三节电力系统负荷预测的分类及特点 (3)第四节负荷预测基本程序 (5)第五节负荷预测误差分析 (7)第二章负荷特性分析及负荷预测技术 (11)第一节电力系统负荷预测模型 (11)第二节负荷预测技术 (12)第三章电力系统回归模型预测技术 (18)第一节回归模型预测技术概述 (18)第二节一元线性回归模型及其参数估计 (18)第三节多元线性回归模型及其参数估计 (20)第四章具体预测算例 (22)第一节负荷组成分析与建模 (22)第二节预测流程及算法实现 (23)第三节结果分析 (25)总结 (27)参考文献 (28)第一章电力系统负荷预测概论第一节电力系统负荷预测概念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地处理过去与未来负荷的数学方法，再满足一定精度的要求的意义下，确定未来某特定时刻的负荷数值，称为负荷预测。
电力生产的特点之一是电力不可贮存（或者说贮存能力极小而代价高昂），应该是用多少就生产多少。
针对负荷的变化，电力生产的调节能力也要增加，当负荷变化较小时调节各发电机组的发电功率就可以了；而负荷变化范围较大时只有启停机组才能跟上；当然对于负荷的逐年增长要适时投产新的机组才不至于拉闸限电。
电力负荷预测是解决以上问题的必要条件。
准确的负荷预测，可依经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保证社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。
负荷预测的结果，还可以有利于决定未来新的发电机组的安装，决定装机容量的大小、地点和时间，决定电网的增容和改建，决定电网的建设和发展。
电力负荷预测是实时控制、运行计划和发展规划的前提，可以说要掌握电力生产的主动性必先做好负荷预测。
因此，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又艰巨的任务。
负荷预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测数学模型。
随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论技术得到了很大发展，理论研究逐步深入。
第二节电力系统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，应此必须科学地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实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小不同，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积蓄。
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。
它认为事物发展变化过程中会将某些原有的特征保持下来，延续下去。
电力系统的发展变化同样存在着惯性，如某些负荷指标会以原有的趋势和变化率发展下去。
这种惯性正是我们进行负荷预测的主要依据。
因此，了解事物的过去和现在，并掌握其变化规律，就可以对其未来的发展情况利用连续性原理进行预测。
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，人们就利用这种相似性进行预测。
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发展状况可能与另一事物过去一定阶段的发展过程和发展状况项类似，人们就根据后一事物的已知发展过程和状况，来预测所预测对象的未来发展过程和状况，这就是相似性原理。
目前，预测技术中使用的类推法或历史类比法，就是基于这个原理的预测方法。
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。
人们在预测活动实践中发现，当预测的结果和经过一段实践所得到的实际值存在着差距时，可利用这个差距，对远期预测值进行反馈调节，以提高预测的准确性。
反馈性预测实质上就是将预测的理论值与实际值相结合，再实践中检验，然后进行修改、调整，使预测质量进一步提高。
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。
这些系统综合成一个完整的总系统，都要进行考虑。
即预测对象的未来发展是系统整体的动态发展，而且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和相互影响密切相关。
系统性原理还强调系统整体最佳，只有系统整体最佳的预测，才是高质量的余册。
才能为决策者提供最佳的预测方案。
第三节电力系统负荷预测的分类及特点1．负荷预测按时间分类电力负荷预测经常按时间期限进行分类，通常分为超短期、短期、中期和长期负荷预测。
超短期负荷预测用于质量控制需5~10s的负荷值，用于安全监视需1~5min负荷值，用于预防控制和紧急状态处理需10~60min负荷值，使用对象是调度员；短期负荷预测主要用于火电分配、水火电协调、机组经济组合和交换功率计划，需要1日~1周的负荷值，使用对象是编制调度计划的工程师；中期负荷预测主要用于水库调度、机组检修、交换计划和燃料计划，需要1月~1年的负荷值，使用对象是编制中长期运行计划的工程师；长期负荷预测用于电源和网络发展，需要数年至数十年的负荷值，使用对象是规划工程师。
2．负荷预测按构成分类电力负荷预测按构成可以将其划分为：城市民用负荷、商业负荷、工业负荷、农业负荷及其它符合等类型。
3．负荷预测按特性分类根据负荷预测表示的不同特性，常常又分为最高负荷、最低负荷、平均负荷、负荷峰谷差、高峰负荷平均、低谷负荷平均、平峰负荷平均、全网负荷、母线负荷、负荷率等类型的负荷预测，以满足供电、用电部门的管理工作的需要。
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。
只有不肯定事件、随机事件，才需要人们采用适当的预测技术，推知负荷的发展趋势和可能达到的状况。
这就是负荷预测具有以下明显的特点。
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。
人们对于这些发展变化有些能够预先估计，有些却很难事先预见到，即是能够估计到的变化也未必一定准确，加上一些临时情况发生变化的影响，因此就决定了预测结果的不准确性或不完全准确性。
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。
而在很多种情况下，由于负荷未来发展的不肯定性，所以就需要一些假设条件。
当然，这些假设条件不能毫无根据地凭空假设，而应根据研究分析，综合各种情况而得来。
给预测结果加以一定的前提条件，更有利于用电部门的预测结果。
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。
第四节负荷预测基本程序对电力负荷进行科学预测，就是要有一个基本程序，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。
根据作进行的电力负荷预测的实践活动，认为其基本程序如下：1．确定负荷预测目的，制定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，并据以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：准备预测的时间，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，预测工作完成的时间，所需经费的来源等等。
2．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。
挑选论文的标准，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，在这以后，才能考虑是否还需要再收集其他资料。
如果资料收集和选择得不好，会直接影响负荷预测的质量。
3．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，使保证预测质量所必需的。
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。
4．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，特别注意离群的数值（异常值）和转折点，研究它是有偶然的，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x 1,…,x n,令x =1/n ∑=ni i x 1，若x i >x (1+20%)，取x i =x (1+20%)；若x i <x (1-20%)，取x i =x (1-20%)。
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的。
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。
5． 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，与该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值有相似结构的数值，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，就有选择适当模型的问题。
选择的标准正是负荷预测最重要的指标，即负荷预测的精度。
正确选择预测模型在负荷预测中是具有关键性的一步，有时由于模型选择不当，造成预测误差过大，就需要改换模型。
必要时，可同时采用几种数学模型进行运算，以便对比，选择。
6．综合分析，确定预测结果通过选择适当的预测技术，建立负荷预测数学模型，进行预测运算得到的预测值，或利用其他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。