电力系统规划--电力系统负荷预测(最小二乘法)讲解
电力系统规划
电力负荷曲线
负荷曲线的横坐标是时间，纵坐标一般是有功功率，因此通常的负荷曲线是 有功功同时还取用 无功功率。电力系统的调度不仅调度发电机的有功功率，有时还要调度发电机、 同步调相机及电容器等的无功功率，因此还有一个无功功率的负荷曲线。 电力系统中各类电力负荷随时间变化的曲线。是调度电力系统的电力和进行 电力系统规划的依据。负荷曲线的横坐标是时间，纵坐标一般是有功功率，因此 通常的负荷曲线是有功功率负荷曲线。 然而负荷从电力系统中取用的不仅是有功 功率，同时还取用无功功率。
最小二乘法与回归预测
最小二乘法的基本原则是：最优拟合直线应该使各点到直线的距离的和最小， 也可表述为距离的平方和最小。假定根据这一原理得到的 估计值为，则直 线可表示为y = t 。 应用回归分析法进行预测的关键，在于建立回归模型。事物之间相关关系呈 线性关系时，用线性回归解决，反之，事物之间相关关系不呈线性关系时，用非 线性回归解决。在线性回归中，解决两个事物（一个自变量，一个因变量）之间 的线性关系，用一元线性回归，解决多个事物（多个自变量，一个因变量）之间
1,1 ） 解上述微分方程，可以求得 GM（ 的预测模型为:
u u X (1) (i 1) X ( 0) (1) e ak a a
(k 0,1,2,)
以时间为序列的原始数据列是一个随机过程， 有时未必平稳， 所以要用数据累加， 得到新的数据序列。经过处理后的新序列，其随机性被弱化了。 该方法首先建立白化形式的微分方程， 根据历史统计数据用最小二乘原理解得参 数后，得到预测模型，按此模型就可进行预测。
关键词 电力负荷预测 电力负荷曲线 最小二乘法 灰色预测 模糊预测
空间预测
概述
电力系统负荷预测是在考虑一些重要的系统运行特性、增容决策和自然条件 下，利用一套系统的处理过去和未来负荷的方法，在一定精度意义下，决定未来 某特定时刻或某些特定时刻的负荷值。电力负荷预测是电力系统规划、运行不可 缺少的重要环节。 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。 电力负荷预测通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究，运用统计学、数 学、计算机、工程技术及经验分析等定性定量的方法，探索事物之间的内在联系 和发展变化规律，对未来的负荷发展做出预先估计和推测。 电力负荷预测的意义 电力系统负荷预测是电力企业的重要工作之一。保持电网的安全稳定运行， 减少不必要的旋转容量储备， 合理安排机组检修计划，保障社会的正常生活和生 产，有效降低发电成本，提高经济效益和社会效益。因此，负荷预测工作的水平 已成为一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一。 1. 预测的分类 电力负荷预测一般包括最大负荷功率，负荷电量及负荷曲线的预测，这些预 测内容在规划设计中具有不同的作用。 （1）最大负荷功率预测（或称峰值负荷预测） ，主要用于确定电力系统未来 发电设备及输变电设备的容量设置。 （2）负荷电量预测，是对系统未来在电能总需求量的估计，用以选择机组 类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等。 （3）负荷曲线的预测，可为研究电力系统的调峰问题，抽水蓄能电站的容 量以及发输变电设备的协调运行提供原始数据。 在制定现有电力系统的运行调度 计划时， 往往强调电力负荷随时间的变动情况，这时负荷曲线的预测就显得更加 重要。 如果按照预测的周期来划分， 电力负荷预测可以分为短期， 中期， 长期三种。 （1）短期预测。预测周期一般指在一年以内，可能是未来的 1h，一天，一 周或一年等，短期负荷预测，是用于制定运行规划的主要依据，例如确定现有电 力系统的运行方式、开停机计划、机组出力大小等。 （2）中期预测。预测周期一般为 5 年左右的时间，主要用于电力系统的发
电力系统规划-负荷预测
Yi a b( Xi X ) Na a Y
Q 0
b
( Xi X ) Yi a b( Xi X ) 0
( Xi X )i 0
可得b
Yi ( Xi X ) (Xi X )2
2. 回归估计
R平方系数估计—描述的是预测结果的可信性
Yi Y (Yi Yi ) (Yi Y ),两边平方求和后得
Xt
XtN N
X t 1
Xt
X t 1 N
1 N
Xt
(1
1 N
)
X
t
1
X t
X t 1
X t 1 ( X t X t 1)
预测值：X t 1 X t X t 1 ( X t X t 1)
Xt(Xt Xt)
• 1.4 最小二乘法
一. 线性函数
有一组观测值X1，X2，····， Xn，构造趋 势函数：
3）没有体现时间的权重
2.二次动平均：求出一组动平均数
二次动平均值：
X t
1 N
N 1
X t i
i0
2N 1 t n
构造函数，令 预测值：
an 2X n X n
bn
N
2
1
(
X
n
Xn)
X ni an bni
• 1.3 指数平滑法 有一组观测值X1，X2，····， Xn
Xt
X t 1
n
Q i2 (Yi a bti cti2 )2 i 1
使得 Q 0, Q 0, Q 0 a b c
N
ti
ti ti2
ti2 ti3
a b
Yi tiYi
ti2
ti3
ti4 c ti2Yi
电力系统负荷预测
04
年负荷预测
根据历史年负荷数据 ，对未来一年的电力 需求进行预测。
负荷预测的步骤
数据收集
收集历史负荷数据、天气数据、节假日信息等。
数据处理
对收集的数据进行清洗、整理，消除异常值和缺失值。
影响因素分析
分析天气、节假日、政策等因素对负荷的影响。
模型选择与建立
选择适合的预测模型，如时间序列分析、神经网络等，建立预测模型 。
电价政策
电价政策也会影响电力负荷，如提高电价可以抑制电力浪费，从而降低电力负 荷。
03
负荷预测的方法
Chapter
时间序列法
时间序列法需要具备连续、准确 的历史负荷数据，数据质量对预 测结果影响较大。
时间序列法简单易行，但受历史 数据影响较大，如历史数据存在 异常或缺失，将影响预测结果的 准确性。
稳定性
评估预测模型在时间序列上的表现是否稳定，通 常通过计算预测误差的方差或标准差来实现。
3
鲁棒性
评估预测模型对于异常数据或噪声数据的抵抗能 力。
模型优化方法
数据预处理
对原始数据进行清洗、去噪、填充缺失 值等处理，以提高预测模型的准确性。
超参数调优
通过调整模型的超参数（如学习率、 迭代次数、隐藏层节点数等），以提
电力系统负荷预测
汇报人： 日期:
目录
• 电力系统负荷预测概述 • 负荷预测的影响因素 • 负荷预测的方法 • 负荷预测的模型构建与优化 • 负荷预测的应用案例 • 负荷预测的未来发展趋势与挑战
01
电力系统负荷预测概述
Chapter
负荷预测的概念
01
负荷预测是指根据历史负荷数据，考虑天气、节假日、政策等因素，对未来电力 需求进行预测。
电力系统的电力负荷预测方法
电力系统的电力负荷预测方法电力负荷预测是电力系统运行管理中至关重要的一环。
准确的负荷预测可以帮助电力公司优化发电计划、调度设备、调整能源需求和节约成本。
因此，研究和应用有效的电力负荷预测方法是电力行业的一个重要课题。
目前，电力负荷预测方法主要可以分为传统的统计方法和基于机器学习的方法。
传统的统计方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑等。
其中，时间序列分析主要关注历史负荷数据的模式和趋势，通过建立适当的模型来预测未来的负荷。
回归分析则是建立负荷与其他影响因素（如天气、社会经济因素等）之间的数学关系，并利用这些关系进行负荷预测。
指数平滑方法则是基于历史负荷数据的平滑处理，通过对历史负荷数据赋予权重来进行负荷预测。
这些方法简单易行，适用于一些负荷变化规律较为明显、受因素较少的场景。
然而，随着电力系统的复杂性不断增加，传统的统计方法的局限性也逐渐显现出来。
例如，统计方法通常假设历史数据与未来数据之间存在着稳定的关系，但在电力系统中，受到天气、经济、政策等诸多因素的影响，历史数据与未来数据之间的关系可能会发生变化。
此外，在处理大规模的历史负荷数据时，传统的统计方法也面临着计算效率低下的问题。
为了克服传统方法的局限性，基于机器学习的电力负荷预测方法逐渐被引入。
机器学习方法通过从大量历史负荷数据中学习和总结规律，来进行未来负荷的预测。
其中，常用的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树和随机森林等。
支持向量机是一种通过寻找最佳超平面来进行分类和回归分析的机器学习方法。
在电力负荷预测中，支持向量机可以根据历史负荷数据以及其他相关因素（如节假日、天气等）之间的关系，建立起一个适合负荷预测的模型。
人工神经网络则是模仿人脑神经元之间的连接和传递信息的机制，通过训练神经网络来进行负荷预测。
决策树方法则是通过对一系列问题进行决策，最终得出预测结果。
随机森林方法则是基于多个决策树的集成方法，通过多个决策树的投票来得出最终的预测结果。
电力系统中的电力负荷预测方法教程
电力系统中的电力负荷预测方法教程电力负荷预测是电力系统运行的重要组成部分，准确的负荷预测是保持电力系统的稳定运行、合理调度电力资源的关键。
在电力系统中，负荷预测的主要目标是预测未来一段时间内的电力负荷需求。
本文将介绍几种常用的电力负荷预测方法，包括传统的时间序列方法和基于机器学习的方法。
1. 时间序列方法时间序列方法是电力负荷预测中最常用的方法之一。
它基于历史负荷数据分析未来负荷的变化趋势。
时间序列方法需要建立模型来捕捉负荷数据的周期性和趋势性。
以下是一些常见的时间序列方法：1.1 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列方法之一。
它通过计算每个时间点前几个时间点的负荷平均值来进行预测。
移动平均法适用于负荷呈现稳定的周期性变化的情况，但对于具有较大波动的负荷数据可能表现不佳。
1.2 指数平滑法指数平滑法是一种适用于具有趋势性的负荷数据的时间序列方法。
它根据历史数据的权重来预测未来负荷。
指数平滑法通过调整平滑系数来提高模型的准确性。
常见的指数平滑方法有简单指数平滑法和双指数平滑法。
1.3 季节分解法季节分解法是一种将负荷数据分解为趋势、季节和随机成分的方法。
该方法适用于数据存在明显的季节性变化的情况。
通过将负荷数据分解为不同的成分，可以更好地分析和预测负荷的未来变化。
2. 基于机器学习的方法随着机器学习算法的发展，越来越多的研究者开始将其应用于电力负荷预测领域。
相比于传统的时间序列方法，基于机器学习的方法可以更好地捕捉数据之间的非线性关系和复杂模式。
以下是一些常见的基于机器学习的方法：2.1 神经网络神经网络是基于人工智能领域的一种强大的模型，可用于负荷预测。
神经网络可以通过学习大量的历史负荷数据来预测未来负荷。
神经网络具有强大的适应性和非线性建模能力，但对于数据量较小的情况可能存在过拟合的问题。
2.2 支持向量机支持向量机是一种常用的机器学习算法，它可以通过寻找一个最优超平面来进行分类和回归问题。
电力系统规划总结
电力负荷及负荷预测一、电力负荷1、发电负荷：某一时候电网或发电厂的实际发电出力的总和；2、供电负荷：供电地区内各发电负荷之和加上供电区域输入的负荷减去厂用电负荷和向外供电（输出）的负荷。
3、用电负荷：地区供电负荷减去线损、变损后的负荷。
二、电力负荷预测包括：1、最大负荷功率预测（及峰值负荷功率预测）：确定未来发、输、变电设备的容量设置。
2、负荷电量预测：用于选择适当的机组类型和合理的电源结构以及确定燃料计划等。
3、负荷曲线预测：为研究电力系统的调峰问题、抽水蓄能电站的容量以及发输变电设备的协调运行提供原始数据。
⎪⎩⎪⎨⎧-→→→⎪⎩⎪⎨⎧-负荷率法典型的电量法、年最大负荷利用小时用同时率表示接相加是各用户最大负荷的直系统的综合最大负荷不、同时率法、典型负荷曲线叠加法负荷最大预测、负荷曲线法负荷率法、电量、直接预测法预测法荷功率最大负321 321三、负荷预测的方法：1、外推法：★假定未来的增长是过去增长模式的延续。
不适合长期预测。
★把历史的记录数据与某种趋势曲线相拟合。
★当电力负荷在相当长的时期内稳定增长时，外推法可得到满意的结果。
★主要寻求电力负荷随时间变化的趋势曲线，自变量为时间。
★如：趋势线法（最小二乘法）、灰色预测模型、指数平滑法、时间序列法等。
2、相关法（也称因果关系法）：★以电力负荷与选定的有关社会或经济因素的内在关系为基础。
强调规律性。
适合中、长期预测。
★寻求电力负荷随其它社会或经济因素变化的趋势曲线，自变量主要为经济增长率、产值、产量、人口等。
★如：回归分析法、经济计量模型、投入产出法、弹性系数法等。
3、各方法的特点★回归分析法步骤：①选择回归模型的类型；②计算回归方程的参数；③对回归模型进行显著性检验。
应用：线路单位长度投资、规模预测检验：相关系数γ 显著检验一元线性回归分析：⎪⎩⎪⎨⎧εεσεεεε++=无关与自变量、之间相互独立、各），（标准正态分布是一个随机变量且服从、应具有的特点：对剩余项、白噪音项）称随机干扰项（或回归i i i 2i i i i i i x 320N 1 bx a y ★指数平滑法：最常用的预测方法之一。
关于电力系统负荷预测方法的分析
关于电力系统负荷预测方法的分析摘要：电力系统负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先的估计和推测。
电力系统负荷预测是发电部门制定发电计划和燃料计划的首要工作之一，是电力系统调度部门保证系统安全、稳定运行的重要基础，是电力规划部门统筹电力系统发展的有力依据。
本文就电力系统负荷预测方法的进行分析。
关键词：负荷预测；电力系统；预测方法1电力系统负荷预测原理建立负荷模型是电力系统负荷预测最为直接和有效的方法，这一模型包括两方面涵义：①频率特性和负荷电压；②负荷的时空特性。
所谓负荷时空特性，主要是指负荷分布会伴随空间和时间变化而不同。
基于负荷模型的复杂性，所以研究人员对这种特性进行描述通常采用的是负荷时间曲线。
以时间作为依据，负荷曲线可以分为日负荷、周负荷、季负荷和年负荷。
但若是划分依据定为时空角度，则该负荷曲线又有系统、用户和节点三种之分。
除此之外，负荷曲线按照负荷性质划分还包括生活负荷、市政负荷、农业负荷以及工业负荷等。
负荷模型在正常的安全运行中主要是指未来的时空特性，所以这也可视为负荷预测的模型。
系统运行过程中负荷预测模型的内容十分广泛，既可在电力系统规划时进行长期预测，同时也可涉及到短期或实时负荷预测。
概率统计是通常负荷预测所采用的方法，时间序列分析是工具，考虑到是对未来负荷的预测，因此误差的存在不可避免。
比如自然灾害引起的断电就会导致事故时段负荷曲线的变化，诸如此类不确定因素以及负荷变化规律的影响，就是未来负荷预测误差产生的主要原因。
因为人为干预存在，负荷预测模型所得到的结果就不可完全依靠。
但需要注意，对负荷预测模型所计算而得的结果不能全盘否定，通常情况下这些结果的准确度还是较高的。
2中长期负荷预测方法2.1趋势外推法伴随时间变化电力负荷会呈现出上升或是下降的趋势，但这一趋势并没有明显的季节性波动，倘若可以寻找到波动函数曲线，便可完成趋势模型的建立，这个我们用函数y=f（t）表示，其中y是时序数值因变量，而t是时间自变量，如若随着时间变化电力负荷会呈现出上升或是下降的趋势，而这种趋势的延伸又可适用未来情况，那给出一个所属值t时，便可以得到这一时间的序列未来值，我们称这一方法为趋势外推法。
电力系统负荷预测方法
电力系统负荷预测方法1 引言负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。
负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。
电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。
负荷预测的目的就是提供负荷发展状况及水平，同时确定各供电区、各规划年供用电量、供用电最大负荷和规划地区总的负荷发展水平，确定各规划年用电负荷构成。
2 负荷预测的方法及特点2.1 单耗法按照国家安排的产品产量、产值计划和用电单耗确定需电量。
单耗法分"产品单耗法"和"产值单耗法"两种。
采用"单耗法"预测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。
从我国的实际情况来看，一般规律是产品单耗逐年上升，产值单耗逐年下降。
单耗法的优点是：方法简单，对短期负荷预测效果较好。
缺点是：需做大量细致的调研工作，比较笼统，很难反映现代经济、政治、气候等条件的影响。
2.2 趋势外推法当电力负荷依时间变化呈现某种上升或下降的趋势，并且无明显的季节波动，又能找到一条合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就可以用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立趋势模型y＝f(t)。
当有理由相信这种趋势能够延伸到未来时，赋予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列未来值。
这就是趋势外推法。
应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳跃式变化；②假定负荷的发展因素也决定负荷未来的发展，其条件是不变或变化不大。
选择合适的趋势模型是应用趋势外推法的重要环节，图形识别法和差分法是选择趋势模型的两种基本方法。
外推法有线性趋势预测法、对数趋势预测法、二次曲线趋势预测法、指数曲线趋势预测法、生长曲线趋势预测法。
趋势外推法的优点是：只需要历史数据、所需的数据量较少。
缺点是：如果负荷出现变动，会引起较大的误差。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
日负荷率
日平均负荷与日最大负荷之比，为日负荷率
日最大 负荷
Pd av
Pd max
0 1
日平均 负荷
av：average
d：day
17
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—日最小负荷率)
日最小负荷率
日最小负荷与日最大负荷之比
日最大 负荷
Pdm in
Pd m ax
定量预测：假设负荷及其相关因素可定量表达,负荷过去模式 将来仍然继续存在。 外推法：通过寻找历史负荷数据中的负荷变化规律与特性， 将其变化模式外推到未来进行预测（如时间序列分析法） 相关法(因果分析法)：将负荷同各种社会和经济因素等联合 起来考虑，通过寻找负荷与影响其变化的相关因素之间的关 系或数学模型，来达到预测的目的(如回归分析法）。 优点：能清楚分析负荷变化与其它可测量因素之间的关 系。缺点：必须先预报天气、人口和经济等相关数据。
电力系统规划
Power System Planning
电力系统负荷预测
胡博/博士 Email:lake8361@
1
电力系统负荷预测(主要内容)
概述 电力负荷曲线 中长期负荷电量预测 最小二乘法(长期负荷预测) 指数平滑法(长期、短期负荷预测)
2
电力系统负荷预测-概述(什么是预测)
6
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
③ 电力规划部门必须预测规划期内负荷增长情况(数量及 地理分布)，才能确定未来增装的发电容量和输变电容 量。 (规划)
④ 负荷预测的精度直接影响投资和运行的合理性。 偏高：运行备用设置过多；设备安装过多，不能充
分利用；资金积压，经济性差。 偏低：运行备用设置过少；未来负荷增长大于规划
9
电力系统负荷预测-概述(负荷预测的基本步骤)
① 明确负荷预测的内容和要求 ② 调查并搜集历史资料 ③ 历史资料整理 ④ 对历史负荷数据的预处理 ⑤ 选取负荷预测模型 ⑥ 应用预测模型进行预测 ⑦ 预测结果分析评价 ⑧ 编写预测报告
10
电力系统负荷预测-概述(负荷预测的影响因素)
① 历史数据的不完整性 ② 未来不确定因素影响 ③ 气象影响 ④ 人工干预和政策影响 ⑤ 预测模型的局限性 ⑥ 预测人员的主观影响
11
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(负荷特性)
• 周期性 • 趋势性 • 随机性(受温度、气候、产业结构、政治等因
素的影响) • 区域性、地域性
12
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(负荷特性)
13
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(时序负荷曲线)
1.1 1
0.9 0.8 0.7 0.6 0.5
重庆电网春、夏季典型日负荷标幺曲线
夏季
电力系统负荷预测-电力负荷曲线(持续负荷曲线)
目的：用于电力系统随机生产模拟、可靠性评估等。
15
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标)
小于最小负荷Pd.min 的部分称为基荷； 大于日平均负荷Pd.av 的部分为峰荷；中 间部分称为腰荷
16
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—日负荷率)
春季
目的：用于调度部门制定电力系统日运行方式，例如机组启停、 经5分 1点30分 2点45分 4点0分 5点15分 6点30分 7点45分 9点0分 10点15分 11点30分 12点45分 14点0分 15点15分 16点30分 17点45分 19点0分 20点15分 21点30分 22点45分 24点0分
0 1
日最小 负荷
18
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—最大负荷利用小时数)
年最大负荷利用小时数T和年负荷率δ
T Pm ax
全年发电量 年最大负荷
P
Pmax
全年平均负 荷功率
P
Pmax
P 8760 Pmax 8760
8760 Pmax
T 8760
主要工作：预测未来电力负荷的时间分布和空间分 布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。
5
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
负荷预测意义 ① 电力系统运行的基础和依据，预测准确与否直接 关系到能否为用户提供安全优质的电力供应以及 能否保证系统运行的经济性； ② 电力系统调度、运行的重要组成部分，为提供调 峰、抽水蓄能电站的容量、电力系统运行方式、 开停机计划和安排备用容量等提供依据；(运行)
什么是预测？
股票预测 楼价预测 天气预测 销售预测 负荷预测
┇
共同特征
通过对预测对
象历史数据的
分析和研究，
探索影响预测
对象的各因素
之间的内在联
系和发展变化
规律，对预测
对象未来发展
作出预先估计
和推测
3
电力系统负荷预测-概述(什么是负荷预测)
4
电力系统负荷预测-概述(预测概念及意义)
概念：从已知的用电需求出发，对未来的电力需求 量（功率）和用电量（电量）做出预测。
按预测内容： ① 最大负荷功率：确定未来需增加的发输变电设备的容量。 ② 负荷电量：确定未来机组类型和电源结构及燃料计划等。 ③ 负荷曲线 ：为研究调峰、确定抽水蓄能电站的容量提供原始数据8 。
电力系统负荷预测-概述(负荷预测方法的分类)
定性预测：根据人的直观思考、判断和经验积累进行预测。缺 点：误差大。优点：可利用人的经验，从而计入不能量化的因 素的影响。
19
电力负荷曲线(与负荷曲线相关的特性指标—年平均日负荷率)
年平均日负荷率
第i月最大负荷日 的最大负荷
12
p(i) mav
i1 12 p(i) mm ax
i 1
第i月最大负荷日的 日平均负荷 av：average
的发输变电容量的增长；供电可靠性差
7
电力系统负荷预测-概述(负荷预测的分类)
按预测时间(具有相对性，且不同单位的分类可能对应不同时间区间)： ① 长期负荷预测：10-30年，以年为单位的预测。用来制定电力工业的 战略、发展目标、长远电力发展的资金需求等； ② 中长期负荷预测： 5-10年，以年为单位的预测。用于电力系统规划 （包括发输电设备的扩建、退役和改建计划） ③ 中期负荷预测： 1-5年，为电力系统规划特别为配电网规划服务。 ④ 短期负荷预测：一年以内，日负荷预测最为多见，还有未来15分钟 的超短期负荷预测。