电力负荷预测的理论和方法
电力系统中的电力负荷建模与预测
电力系统中的电力负荷建模与预测概述电力负荷的准确建模与预测是电力系统运行和规划中的关键问题。
它不仅对电网的稳定运行和资源优化具有重要意义，还对新能源发展、能源消耗的节约以及电力市场的运行等产生深远影响。
本文将从电力负荷的建模方法、预测技术以及应用领域等方面进行论述，旨在全面介绍电力负荷建模与预测的相关内容。
电力负荷建模方法电力负荷建模是对电力负荷进行数学或统计方法描述的过程。
为了准确地模拟和预测电力负荷的变化，需要综合考虑多个因素，如时间、天气、经济和社会等。
以下是几种常见的电力负荷建模方法。
1. 统计建模统计建模是利用历史数据对电力负荷进行建模和预测的方法之一。
该方法通过分析历史数据的变化趋势和周期性，运用数学统计学的知识来建立模型。
常见的统计建模方法包括时间序列分析、回归分析和灰色系统理论等。
这些方法能够较好地捕捉到电力负荷的变化规律，但对于异常情况（如节假日、突发事件）的预测能力有限。
2. 人工智能建模人工智能建模是近年来应用广泛的一种电力负荷建模方法。
它利用人工智能算法，通过对大量数据的学习和训练，构建出适应性较好的负荷预测模型。
人工智能方法包括神经网络、支持向量机和遗传算法等，并且可以根据实际需要灵活选用不同的算法。
相比于传统的统计方法，人工智能方法更具有适应性和鲁棒性，能够更好地处理非线性和非稳态的负荷数据。
电力负荷预测技术电力负荷预测是对未来一段时间内电力负荷进行估计的过程。
准确的负荷预测有助于电网的运行调度和电力市场的交易决策。
以下是几种常见的电力负荷预测技术。
1. 基于统计学方法的负荷预测基于统计学方法的负荷预测是一种常见且有效的预测技术。
通过对历史数据的分析，结合时间序列分析、回归模型等统计学方法，对未来的负荷进行预测。
这种方法较为简单，计算速度快，适用于确定性负荷预测，但对于非线性和非稳态的负荷数据效果较差。
2. 基于人工智能方法的负荷预测基于人工智能方法的负荷预测是近年来研究热点之一。
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。
电力系统负荷预测方法研究
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。
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。
第六讲 电力负荷预测方法
第六讲电力市场环境下的电力负荷预测方法第一章电力负荷预测概论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：是把电能转换为其他能量，并在用电设备中真实消耗掉的能量，计算单位为hw(千瓦)。
(2)无功负荷：在电能输送和转换过程中，需要建立磁场(如变压器、电动机等)而消耗的功率。
它仅完成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kvar(千乏)。
2．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，减去发电及供热用厂用电负荷，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值乘以时间得出，无功电量的计算单位是kvar·h。
电力系统中的电力负荷预测与优化策略
电力系统中的电力负荷预测与优化策略电力负荷预测对于电力系统的安全运行和供需平衡至关重要。
通过准确预测电力负荷变化，电力系统能够合理调度发电设备和优化配电网络，以确保供电稳定和经济性。
本文将探讨电力负荷预测的方法和优化策略，并剖析其在电力系统中的重要性和应用。
一、电力负荷预测方法1. 统计预测法统计预测法是最常用的电力负荷预测方法之一。
它基于历史负荷数据，通过分析数据的趋势和季节性变化，预测未来的负荷需求。
常用的统计预测方法包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
这些方法简单易行，适用于中短期负荷预测，但精度有待提高。
2. 时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法。
它通过分析负荷数据的季节性、周期性和趋势性变化，构建时间序列模型来预测未来负荷需求。
常用的时间序列分析方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）和季节性自回归移动平均模型（SARIMA）等。
时间序列分析法能够更好地考虑负荷数据的动态变化，提高预测精度。
3. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，人工智能方法在电力负荷预测中得到了广泛应用。
神经网络、遗传算法和支持向量机等人工智能模型可以分析复杂的负荷数据关系，并预测未来负荷需求。
这些模型能够自适应地学习和调整参数，适应各种负荷变化规律，提高预测精度。
然而，这些方法需要大量的训练数据和计算资源，且模型复杂度较高，对算法的选择和参数的调整有一定挑战。
二、电力负荷优化策略1. 负荷平衡策略电力系统中，负荷平衡是实现供需平衡的关键。
负荷平衡策略旨在降低负荷波动，减少对发电设备的冲击，提高电力系统的稳定性和经济性。
常用的负荷平衡策略包括负荷均衡、负荷分段和负荷预测与调度等。
通过合理安排负荷的分布和负荷流动，电力系统能够更好地应对负荷变化和优化供电方案。
2. 发电设备调度策略发电设备调度策略是为了根据负荷需求，合理安排发电设备的运行方式和容量。
通过优化发电设备的调度方案，可以提高电力系统的运行效率和供电可靠性。
电力系统中的电力负荷分类与预测
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。
电力负荷预测方法与应用
电力负荷预测方法与应用电力负荷预测是指利用数学模型和算法，通过对历史数据、天气等因素进行分析和处理，预测未来一段时间内电力负荷的变化趋势。
准确的负荷预测对于电力行业的运营和管理至关重要。
一、电力负荷预测方法1、时间序列分析法时间序列分析法是通过对历史数据进行分析，预测未来一段时间内电力负荷的变化趋势。
该方法主要分为四步：建立模型、拟合模型、检验模型和预测模型。
其中，模型的选择和参数的设置直接影响到预测结果的准确性。
2、回归分析法回归分析法是根据历史数据以及外部因素（如天气、经济等）预测未来电力负荷的变化。
该方法主要通过建立回归模型，将电力负荷与各种影响因素进行关联，从而得到准确的负荷预测结果。
3、人工神经网络法人工神经网络法通过对历史数据进行学习和训练，建立神经网络模型，从而预测未来电力负荷的变化。
该方法具有非线性、自适应、泛化能力强等特点，可以模拟人类神经网络的思维过程，对于预测复杂的电力负荷具有优势。
二、电力负荷预测应用1、电力系统调度准确的电力负荷预测可以为电力系统调度提供重要参考依据，对于确保电力系统安全运行、平衡供需有着非常重要的作用。
2、电力市场运营电力市场运营需要对未来一段时间的电力负荷进行预测，以便进行合理的能源采购和合理的市场定价，提高电力市场的效率。
3、能源规划与储备电力负荷预测对于能源规划和储备也具有重要作用。
根据未来电力负荷的预测，合理规划储备能源，确保能源的充足供应，避免电力短缺和能源浪费的现象发生。
三、电力负荷预测的优化和改进1、数据采集和处理电力负荷预测的准确性与数据的质量、数量密切相关。
因此，需优化数据采集和处理系统，将电力负荷数据集中、统一、规范，尽量减少数据噪声和缺失，提高数据质量和精度。
2、模型选择和参数优化电力负荷预测的准确性和可靠性取决于模型的选择和参数的优化。
需逐步通过实验和验证，选取最优的模型和参数组合，提高预测质量和精度。
3、实时预测和预警在电力负荷预测过程中，对未来电力负荷的实时变化情况的监控和预警非常重要，有助于及时调整电力运营策略，预防电力供应不足和电力故障的发生。
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电力负荷预测的理论和方法作者：中国电力资料网文章来源：本站原创更新时间：2008年06月24日我要评论(0)内容预览负荷预测的理论和方法很多，各式各样，在许多书籍和文章中都有详尽的阐述，限于篇幅，这里只作简明扼要的介绍。
并给出各种负荷预测方法的优缺点、所需数据和结果比较。
一、概述电力工业的发展一方面直接制约着国民经济和社会的发展，另一方面电力工业的发展也依赖于社会对电力的需求。
电力系统的作用就是对各类用户提供尽可能经济可靠而合乎标准要求的电能，以随时满足各类用户的要求，用电力系统的术语来说，就是满足负荷要求。
所以正确的电力负荷预测既可以为国民经济的发展提供充足的电力，也可以为电力系统自身的发展提供帮助，特别是对于电力系统规划而言，准确的负荷预测是整个规划工作的基础和前提。
近年来由于我国电力事业发展十分迅速，电力负荷预测的研究越来越得到了各个方面的重视，并已成为现代电力系统科学中一个重要的研究领域。
所谓电力负荷预测就是指对未来时刻的电力需求进行预测，它包括两个方面的含义，即：由于受到各种社会、经济、环境等不确定性因素的影响，从本质上来讲电力负荷是不可控的，因此进行完全准确的负荷预测是十分困难的。
多年来经过国内外学术界和工程界的不懈努力和研究，通过对不同负荷特性的研究和处理，以及各种方法在实际中的应用，目前电力负荷预测技术已日趋成熟，并已取得了十分重大的成就和效果，在电力系统的规划、运行等方面发挥了不可缺少的作用，获得了良好的经济效益和社会效益。
二、电力网络的负荷分类及其特性由于电力网络中的负荷是各种各样的，而总的负荷预测值常常是各种不同类型负荷预测的总和，所以进行电力负荷预测的前提是对电力负荷的特性进行深入分析和研究。
一般电力负荷可以分为城市民用负荷、商业负荷、工业负荷以及其它负荷，但为了预测的精确，各地往往把负荷分为更细的8类或10余类。
以下对各种不同的电力负荷及其特性进行分析和说明：（1）城市民用负荷：主要是城市居民负荷，它具有经常的年增长以及明显的季节性波动特点，而居民负荷的季节性变化在很多的情况下，直接影响系统峰值负荷的季节性变化，特别是随着空调装置、电冰箱等敏感于气候的家用电器日益广泛地使用，居民负荷变化对系统峰值负荷变化的影响越来越大。
（2）商业负荷：它也具有季节性变动的特性，这种变化主要是由于商业部门越来越广泛地采用空调、电风扇、制冷设备等敏感于气候的电器所致，并且这种变化趋势正在增长。
（3）工业负荷：一般将它看作是受气候影响较小的基础负荷，即使是对气候因素较敏感的工业也可以事先掌握。
工业负荷具有两个特点：一是用电量大；二是用电比较稳定。
（4）其它负荷：主要是市政生活用电和交通运输业用电负荷等。
其中交通运输用电比较稳定，而市政生活用电的月不均衡率较高，而且在我国由于经济的快速增长，其用电量将有比较大的增长。
其它的电力负荷分类方法还有包括按使用电力的目的划分(分为动力用电，照明用电，电热用电，通讯用电)、按用户的重要性划分(分为一级负荷，二级负荷，三级负荷)、按负荷的大小划分(分为最大负荷，平均负荷，最小负荷)以及按负荷预测期的时间长短划分(分为近期负荷，中期负荷，长期负荷)等不同的类型。
在实际环境中影响电力负荷变化的因素很多，对于这些因素可以分为以下几种类型：（1）经济因素：例如，供电区域人口、工业生产水平、电器设备数量变化及饱和水平特性、政策发展趋势变化以及更为重要的经济趋势对电网负荷增长/下降趋势的影响。
另外，电力系统的管理政策，如负荷侧管理及电价政策等因素也将对负荷变化产生影响。
这些经济因素对负荷影响的时间比较长，一般至少长于一周时间。
在季节变化及年度变化时，根据这些因素对负荷预测值进行相应的修正是十分重要的；（2）时间因素：目前系统中的最大负荷小时数越来越小，时间对负荷的影响越来越大。
对负荷模式有重要影响的时间因素主要有3种：季节变化、周循环、法定假日及传统假日。
常见的季节时间有：日照时间变化、季节需求比率结构的变化、学校学年开始、假期生产大幅度减少（如新年期间）等。
负荷周循环是供电区域人口工作-休息模式作用的结果，对于不同的典型季节周，其相应的典型负荷模式也是不同的。
法定及传统节日的影响体现在这些日负荷水平比正常值低，而且假日前或后的一些天中，由于趋向于一个长“周末”，电力需求模式也要发生明显变化。
（3）气候因素：在电力系统中有许多的气候敏感负荷，如电热器、空调及农业灌溉等，气候条件对负荷模式变化有着十分显著的影响。
而其中最重要的气候因素是温度，它的波动会引起负荷的显著变化，有时甚至会导致对机组的投运计划进行大规模修正。
此外，湿度是另一个重要的气候因素，特别是在高温或湿度大的区域，其形式与温度相似。
其他对负荷特性有影响的气候因素还有：风速、降雨量、云遮或日照强度等。
图2-1 电网负荷年间增长曲线（4）随机干扰：由于系统负荷是由大量分散的单独需求组合而成，系统负荷不断受到随机干扰的影响。
除了大量小干扰外，轧钢厂、同步加速器及风洞等大负荷的运行将引起电力负荷大的波动，而这些干扰的发生是不可预知的，它们对负荷的影响也是未知的。
电力负荷是一个随机非平稳过程，它由成千上万个单独部分分量组成，而每个部分分量又以不符合任何已知物理定律的不平稳形式变化着。
因此，电力负荷预测是一个十分复杂和困难的问题。
但是，电力负荷仍然呈现出比较明显的特征。
从时间特性来看，电网负荷具有年间负荷不断增长及年内周期性变化两种特征。
另外在高度工业化地区，很多工业负荷由于生产水平有正常周期变化，其年间增长趋势呈现周期性变动的特性。
从空间特性来看，随着用户的增多及区域的扩大，电网负荷同时率及负荷增长行为的变化是有规律的。
一方面用户数越多，负荷同时率越低；另一方面，随着年度的变化，因用户数的增长及每户平均用电量增长将导致电网负荷增长，但增长曲线的形状是区域分解的函数，供电区域面积越大，曲线越平滑，如图2-1所示。
从图2-1中可以看出全系统的年最大负荷增长呈现一个平滑、持续增长趋势，每年相应的天气等因素变化引起的负荷波动不大，而小区供电区域负荷变化却很陡峭，呈现典型的“S”曲线形状，负荷从0到最终饱和值只需几年时间。
所以，电力负荷虽然十分复杂、多变，对其的影响因素和随机干扰很多，但是它仍然呈现出一些规律性特性，通过对电力负荷这些规律性的分析，可以使我们对未来电力负荷的变化进行正确的预测工作，为电力系统的安全性、经济性服务。
三、电力负荷预测的分类及特点按照负荷预测的周期来分可以将其分为调度预测、短期预测、中期预测和长期预测四种,应用于电力网络规划的负荷预测主要有短、中、长期三种：（1）短期预测：预测周期为1～5年，主要是为电力系统规划、特别是配电网规划服务的，对配电网的增容、规划极为重要。
同时由于短期负荷预测的时间较短，与电力系统的近（短）期发展直接相关，因此短期负荷预测的准确与否对于电力系统而言是十分重要的。
目前对于短期负荷预测的研究工作已经取得了很大进展，它的重要性已得到了科研和系统规划等部门的普遍重视。
（2）中期预测：预测周期为5～10年，主要用于电力系统规划，包括发电设备及输变电设备的扩建计划、退役计划和改建计划，同时也影响电力网络的规划。
它不同于为系统运行服务的极（超）短期负荷预测。
中期负荷预测主要是为系统的增容规划服务的，它是电力负荷预测中一个重要的研究领域，特别是在进行电力网络规划时其重要性更加明显。
（3）长期预测：预测未来的10～30年，主要用来制定电力工业战略规划，包括燃料需求量、一次能源平衡、系统最终发展目标以及必要的技术更新、科研规划等。
但是长期负荷预测的涉及面相当广，因为它牵涉国民经济计划制定与实际发展的各个方面，而这种预测常常不是一个电力系统只依赖本身的信息与资料所能完成的。
一般应用于对某些大型的电力建设项目进行效益论证或是进行电力系统远景规划等情况。
以上的划分方法并不绝对，应用于规划的负荷预测之间也没有明显的界限。
由于不同电压等级设备建设的周期长短不同使得负荷预测的周期也做相应的变化。
与一般的经济预测或需求预测相比，电力负荷预测有以下几个特点：①既要作短期预测，更应作长期预测；②既要做电力预测，也要做电量预测；③既要有全国的负荷预测，也要有分地区的负荷预测；④电力负荷预测是“被动型”预测；⑤负荷预测受不确定性因素影响较大。
四、电力负荷预测的一般过程不同的负荷预测有各自的过程，但基本步骤却相近，可以分为8步：（1）预测内容的确定：由于不同级别的电网对预测内容的详尽程度有不同的要求，同一地区在不同时期对预测内容的要求也不尽相同，故应确定合理、可行的预测内容；（2）相关资料的收集：根据预测内容的具体要求，广泛搜集所需的有关资料。
资料的收集应尽可能全面、系统和准确；（3）基础资料的分析：将得到的大量资料进行全面分析，从中选出有代表性的、可用程度高的有关资料，同时将资料中的不良数据进行分析和处理；（4）经济发展的预测：由于电力系统的发展与国民经济和社会发展密切相关，所以需要对本地区经济和社会发展、人口增长等前景进行分析和预测；（5）预测模型的选择：根据所确定的预测内容，并考虑本地区实际情况和资料的可利用程度，选择适当的预测模型，求取模型的参数；（6）预测模型的应用：将模型应用到实际的系统中，对未来时段的情况进行预测；（7）预测结果的评价：通过对各种方法的预测结果进行比较和综合分析，根据经验和常识判断结果的合理性，对预测结果进行适当地修正，求得最终的预测结果；（8）预测精度的评价：对所采用预测方法进行可信度分析。
当然在实际的预测应用中，并不是严格地按以上步骤进行按部就班地预测，可以根据预测时的实际情况进行灵活地处理。
五、电力负荷预测的确定性方法国内外有很多专家学者对电力负荷预测进行了较为深入地研究。
从70年代就开始进行计算机负荷预测的研究，并且在大量实际的电力系统中进行了应用，80 年代又提出了空间负荷预测的概念，通过模拟法对负荷地理分布进行预测，改进了负荷预测方法的精度。
国内也有很多的部门对负荷预测进行了研究和应用，各地的供电部门对本供电区域都做过一定的负荷预测。
许多高校对负荷预测进行了长期而深入的研究，在与一些供电部门的合作中得到了很大的发展。
在形成系列软件方面，有相应的负荷预测软件包，并出版了几本电力负荷预测的专著。
不同类型的负荷预测有着不同的预测方法。
与电力系统运行有关的负荷预测方法和与电力系统规划密切联系的短、中和长期负荷预测所采用的预测方法是不同的。
用于电力网络规划的负荷预测方法主要分为三类：①确定性负荷预测②不确定性负荷预测③空间负荷预测确定性负荷预测方法，把电量和电力负荷预测用一个或一组方程来描述，它与变量之间有明确的一一对应关系。