电力负荷预测的几种常用方法刍议
电力系统中的负荷预测方法综述与展望
电力系统中的负荷预测方法综述与展望1. 引言电力系统的负荷预测是对未来一段时间内负荷需求的估计，对电力生产和供应的规划和调度起到至关重要的作用。
准确的负荷预测可以帮助电力公司合理安排发电计划，提高运行效率，降低成本，同时也对电力系统的稳定运行和供需平衡起到关键作用。
因此，负荷预测的准确性和精度一直是电力行业的重要关注点。
2. 传统的负荷预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的负荷预测方法之一，其基本思想是通过对历史负荷数据进行分析、拟合和预测。
常见的统计方法包括回归分析、时间序列分析和指数平滑法。
这些方法适用于长期和短期负荷预测，具有简单、易操作、计算速度快等特点。
然而，由于统计方法没有考虑负荷数据之间的相互关系和复杂的非线性因素，导致其预测精度较低，在面对突发事件或季节性变化时不够准确。
2.2 物理方法物理方法基于电力系统的运行机理和负荷分布规律，通过建立数学模型来预测负荷需求。
常见的物理方法包括灰色系统理论、神经网络方法和支持向量机。
这些方法可以考虑负荷数据之间的关联性和非线性因素，提高了预测精度。
然而，物理方法需要准确地描述电力系统的物理特性和运行机理，对数据要求较高，计算复杂度较大。
3. 基于机器学习的负荷预测方法近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的负荷预测方法逐渐受到关注。
机器学习方法通过对大量历史负荷数据的学习和训练，可以从数据中提取出负荷需求的规律和特征，进而进行准确的负荷预测。
常见的基于机器学习的负荷预测方法包括决策树、随机森林、支持向量回归和深度学习等。
3.1 决策树决策树是一种基于树状结构的机器学习方法，根据特征值将数据集划分为不同的类别。
对于负荷预测问题，可以将历史负荷数据作为输入特征，负荷需求作为输出类别，构建负荷预测模型。
决策树方法具有简单、易理解、易实现的特点，但在处理大量数据和复杂关系时预测效果较差。
3.2 随机森林随机森林是一种基于集成学习的机器学习方法，通过构建多个决策树模型并进行集成，提高了预测的准确性和鲁棒性。
刍议配电网规划中的负荷预测方法
刍议配电网规划中的负荷预测方法摘要：作为配电网规划中的一个非常重要的步骤，电力负荷预测是保障整个配电网络稳定性、可靠性的重要前提，只有通过运用合理的电力负荷预测方法，才能够使预测结果准确，这对于我们进行配电网的规划建设来说是非常重要的。
因此，本文针对配电网规划中的负荷预测方法进行了分析。
关键词：配电网规划；负荷预测；方法一、电力负荷预测方法1.1回归分析法回归分析法是通过对历史电力负荷数据的分析和整理，得到电力负荷变化的大致规律，对电力负荷变化的影响因素进行预测，配合回归方程完成预测分析。
在回归分析法的应用环节，一方面需要以电力负荷变化规律和影响因素为依据，另一方面也需要明确回归方程中的相关参数，构建完善的参数模型，利用模型来实现电力负荷预测，可以保证预测结果的精度和准度。
1.2指数平滑法指数平滑法主要是通过对电力系统历史数据相关知识的组合，完成电力负荷预测工作。
这种方法要求对指数衰减情况进行明确，以更加精确的反映远期数据在预测结构中的影响，若指数衰减偏大，则近期数据局和远期数据的系数变化相对较快，极端情况会导致历史数据影响归零，换言之，历史电力负荷数据不会对电力负荷预测结果产生影响。
从这个方面考虑，在运用指数平滑法进行电力负荷预测时，需要对近期电力数据进行重点关注，想要保证电力负荷预测结果的准确性，就必须首先保证数据本身具备较高的精确度。
1.3负荷密度法不同功能分区的用电量存在很大差异，对于电能的需求也有所不同，例如，工业区用电量巨大，住宅区用电量相对而言要小得多，加上不同产业用电费用的不同，给电力负荷预测增加了难度，准确性也难以保证。
从保证电力负荷预测效果的角度，电力部门可以将辖区内的用电区域划分为不同的功能分区，如工业区、商业区、住宅区、高新区等，针对每一个区域的特点，做好用电状况的预测分析。
负荷密度法正是在这样的情况下产生和发展起来的，其基本原理，是结合区域土地面积，乘以不同功能分区的用电密度系数，得到区域总用电量，相对于其他方法，这种方法的效率更高，而即使区域内存在特殊用户，也可以通过构建计算模型的方式进行单独计算，保证预测结果的可靠性。
电力系统负荷预测的方法分析和应用探讨
电力系统负荷预测的方法分析和应用探讨一、引言电力系统负荷预测是指预测未来一段时间电力系统中的负荷，并根据预测结果进行相应的调度，以保证电力系统正常运行。
电力系统的负荷预测是电力系统调度中最基础、最关键的环节，对电力系统的供需平衡控制、电网规划设计和经济调度具有重要意义。
随着电力市场化进程的不断深入，负荷预测的准确度对保证电力市场平稳运行和市场竞争力有着重要的影响。
本文就电力系统负荷预测的方法进行分析和应用探讨。
二、传统负荷预测方法传统的负荷预测方法主要有统计预测法和经验预测法两种。
1.统计预测法传统的统计预测方法主要使用时间序列法，其基本思想是根据历史负荷数据的规律性和趋势性，通过建立时间序列模型并对模型进行预测，来实现负荷预测。
统计预测法优点在于数据处理相对较简单，但缺点在于对模型的设置、数据采集的要求较高，同时对于数据的滞后性和不确定性处理能力不足。
2.经验预测法经验预测法是基于专家经验判断、经验公式和简单模型构建等方法得出负荷预测结果。
由于经验预测法忽略了许多影响因素，所以预测的准确性较低，适用范围比较有限，主要用于短期预测。
三、新型负荷预测方法1.人工神经网络预测法人工神经网络是模仿人类神经系统结构和运行原理，利用计算机技术进行“神经元”模拟，以达到建立负荷预测模型的目的。
人工神经网络具有较强的非线性逼近能力和自适应学习能力，可以自动完成信息的提取、处理和归纳任务，具有较高的准确性和稳定性。
但需要较大的样本量和等量数据，对数据的质量要求较为严格。
2.支持向量机预测法支持向量机是一种新兴的模式识别技术，具有较高的预测精度、稳定性和全局最优性，应用于负荷预测取得了良好的效果。
支持向量机需要比较充分的样本数据进行学习，并需较准确地描述负荷预测问题的复杂性，对数据的质量也有很高要求。
3.灰色神经网络预测法灰色系统理论是克服小样本数据、杂乱无序、不确定性等问题的一种方法。
灰色神经网络结合了灰色预测和神经网络的优点，具有非线性逼近能力和自适应学习能力，同时具有对数据缺失情况的弥补能力、对不确定性和噪声的修正能力。
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
电力负荷预测方法
电力负荷预测方法包括以下几种：
1、统计模型法。
这种方法主要是采用统计学方法，利用历史数据进行分析，建立预测模型，然后预测未来的电力负荷。
常用的统计模型有回归分析、时间序列分析等。
2、神经网络模型法。
神经网络模型是一种基于人脑运算方式的模型，能够处理大量的异质性数据，并具有较强的非线性建模能力。
神经网络模型的预测能力很强，但需要大量的数据作为训练样本。
3、机器学习模型法。
机器学习模型是一种基于数据驱动的方法，通过学习历史数据中的模式，建立预测模型，进行未来的负荷预测。
常用的机器学习模型有支持向量机、决策树、随机森林等。
4、混合模型法。
混合模型是将多个预测模型结合起来，形成一个综合模型，进行负荷预测。
混合模型可以降低单一模型带来的误差，提高预测精度。
5、物理模型法。
物理模型是根据电力系统的物理性质、电力负荷的特征、能源供应等因素，通过建立数学模型，进行预测分析。
物理模型的预测能力较强，但模型建立需要考虑许多复杂的因素。
电力系统负荷预测方法
电力系统负荷预测方法电力系统负荷预测是电力系统运行中的一个重要环节，它的准确性直接关系到电力系统的稳定性和可靠性。
随着电力系统的发展和电力市场的竞争，负荷预测的准确性和实时性变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的电力系统负荷预测方法。
1.时间序列方法时间序列方法是一种常见的负荷预测方法，它是通过对历史负荷数据进行统计分析和建模来预测未来的负荷。
时间序列方法的基本原理是假设负荷数据是一个随时间的随机变量，并且随时间的变化是有规律的。
因此，该方法需要有足够的历史数据，并且需要对历史数据进行分析，以确定负荷变化的规律和趋势。
其中，常用的时间序列方法包括ARIMA模型和季节性趋势模型。
2.数据挖掘方法数据挖掘方法是一种通过挖掘大量数据来发现数据中隐藏的规律和知识的方法。
在电力系统负荷预测中，数据挖掘方法主要包括神经网络、支持向量机、决策树和回归分析等。
这些方法通过对历史负荷数据建立模型，并通过模型来预测未来的负荷。
其中，神经网络是最常用的方法之一，它是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以对非线性系统进行建模和预测。
3.统计回归方法统计回归方法是一种基于统计学原理的预测方法，它主要通过对历史负荷数据进行回归分析来预测未来的负荷。
在电力系统负荷预测中，常用的统计回归方法包括线性回归和多元回归。
线性回归是一种基于线性关系的预测方法，它假设负荷数据与时间之间存在线性关系，并通过对历史数据进行线性拟合来预测未来的负荷。
多元回归是一种基于多个自变量的预测方法，它假设负荷数据与多个因素之间存在关系，并通过对历史数据进行多元回归分析来预测未来的负荷。
4.混合方法混合方法是一种将多种预测方法组合在一起的方法，它可以利用不同方法的优势来提高预测准确性。
在电力系统负荷预测中，常用的混合方法包括ARIMA模型和神经网络模型的组合、支持向量机和神经网络模型的组合等。
这些方法通过将不同的预测方法组合起来，可以提高预测准确性和稳定性。
负荷预测的方法及特点
负荷预测的方法及特点负荷猜测是电力系统调度、实时掌握、运行方案和进展规划的前提，是一个电网调度部门和规划部门所必需具有的基本信息。
提高负荷猜测技术水平，有利于方案用电管理，有利于合理支配电网运行方式和机组检修方案，有利于节煤、节油和降低发电成本，有利于制定合理的电源建设规划，有利于提高电力系统的经济效益和社会效益。
因此，负荷猜测已成为实现电力系统管理现代化的重要内容，以下具体介绍负荷猜测的方法及特点：1.单耗法根据国家支配的产品产量、产值方案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。
采纳"单耗法"猜测负荷前的关键是确定适当的产品单耗或产值单耗。
从我国的实际状况来看，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：方法简洁，对短期负荷猜测效果较好。
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.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)。
当有理由信任这种趋势能够延长到将来时，给予变量t所需要的值，可以得到相应时刻的时间序列将来值。
这就是趋势外推法。
应用趋势外推法有两个假设条件：①假设负荷没有跳动式变化；②假定负荷的进展因素也打算负荷将来的进展，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。
外推法有线性趋势猜测法、对数趋势猜测法、二次曲线趋势猜测法、指数曲线趋势猜测法、生长曲线趋势猜测法。
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：假如负荷消失变动，会引起较大的误差。
3.弹性系数法弹性系数是电量平均增长率与国内生产总值之间的比值，依据国内生产总值的增长速度结合弹性系数得到规划期末的总用电量。
- 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)。
电力负荷预测的几种常用方法刍议
摘要: 电力市场中的预测问题是传统负荷预测的扩展和升华。
可见, 如何充分利用现有的数据资料, 建立正确的预测理论和方法, 建立相应的预测模型, 提高预测速度和精度, 以满足电力市场对负荷预测的要求, 已成为电力系统不容忽视的研究课题。
文章主要针对电力负荷预测的几种常用方法及技术的新要求进行了分析研究。
关键词: 电力负荷预测；几种常用方法
一、电力负荷预测的几种常用方法
1. 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的单耗法分“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。
1. 2 趋势外推法
就是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况作出预测。
电力负荷虽然具有随机性和不确定性, 但在一定条件下, 仍存在着明显的变化趋势, 例如: 农业用电, 在气候条件变化较小的冬季, 日用电量相对稳定, 表现为较平稳的变化趋势。
这种变化趋势可为线性或非线性, 周期性或非周期性等等。
1. 3 时间序列法
时间序列法是一种最为常见的短期负荷预测方法, 它是针对整个观测序列呈现出的某种随机过程的特性, 建立和估计产生实际序列的随机过程的模型, 然后用这些模型进行预测。
它利用了电力负荷变动的惯性特征和时间上的延续性, 通过对历史数据时间序列的分析处理, 确定其基本特征和变化规律, 预测未来负荷。
时间序列预测方法可分为确定型和随机性两类, 确定型时间序列作为模型残差用于估计预测区间的大小。
随机型时间序列预测模型可以看作一个线性滤波器。
根据线性滤波器的特性, 时间序列可划为自回归+ , - . 、动平均+ /, . 、自回归-动平均+ , - /, . 、累计式自回归-动平均+ , - 0 /, . 、传递函数+ 12，几类模型, 其负荷预测过程一般分为模型识别、模型参数估计、模型检验、负荷预测、精度检验预测值修正3个阶段。
1. 4 回归分析法
回归预测是根据负荷过去的历史资料, 建立可以进行数学分析的数学模型, 对未来的负荷进行预测。
其特点是将预测目标的因素作为自变量, 将预测目标作为因变量。
回归分析法中, 自变量是随机变量, 因变量是非随机变量, 根据给定
的多组自变量和因变量资料, 研究各种变量之间的相互关系。
利用得到的经验回归方程式来表示变量之间的定量关系, 预测系统将来的负荷值。
1. 5 指数平滑预报法
用过去数周的同类型日的相同时间的负荷组成一组时间上有序的y( t)、y( t- 1)、y ( t- 2),对该数组进行加权平均, 计算时应该加大新近数据的权系数, 减小陈旧数据的权系数, 以体现过程的时变性。
二、电力市场下对负荷预测技术的新要求
负荷预测是传统的能量管理系统( EMS)的一个重要组成部分, 在电力市场下对其提出了新的要求:
1)负荷预测软件要能与电力市场的各类软件有效的接口;
2)在电力市场条件下, 负荷预测的精度对市场中各实体的经济效益有直接的影响, 对负荷预测的精度提出了更高的要求; 同时为满足实时电力市场的需要, 对负荷预测算法的速度也有较高的要求;
3)在电力市场下负荷预测必需考虑负荷对实时电价的响应, 这也是在电力市场下较新的研究课题。
三、预测对用户侧开放所起的作用
从综合资源规划的角度看, 用户积极参与电力市场, 其身份已经不再是单纯的“用户”, 而是作为一种资源进入电力市场。
例如: 用户通过可中断负荷的参与, 相当于为电力市场提供了更多的备用容量。
因此, 电力市场中对用户侧的分析成为一个迫切的要求。
简要分析预测对用户侧开放所起的作用。
3. 1 电力需求预测对用户调查的作用
电力部门面对用户侧开放的电力消费市场, 首先应该进行深入的用户调查。
电力公司对居民生活用电和电力用户两大类，用户用电情况进行的调查分析工作, 就调查的组织、方法、内容、结果分析作了叙述。
根据这些调查结果, 可以设计不同的预测方法, 例如: 于神经网络的用户需求预测。
这方面研究主要针对中长期预测进行, 研究重点是: 研究可调查的数据范围; 针对不同大小的用户, 设计规范的调查表格; 调查数据的量化分析; 以调查为基础的预测方法研究; 等等。
3. 2 预测对用户管理措施的影响
电网峰谷差日渐加大、调峰问题日益突出, 是电力系统面临的迫切问题。
采用适当的用户管理措施, 是解决这些问题的有效手段。
当考虑用户管理措施后, 预测问题也发生了一些变化, 因此, 研究直接负荷控制、需求侧管理措施对预测
的影响, 特别是对系统移峰填谷的效果分析, 是提高预测精度、提高全社会资源的综合利用程度的关键。
将改变生产班制、改变上下班时间、调整用电曲线等措施通盘考虑, 建立综合模型, 是考虑用户管理的预测方法的研究重点。
3. 3 用电意愿曲线的建模与预测
用电意愿曲线, 即电量- 电价曲线, 表示在使用某数量的电量时所愿意支付的价格, 相当于发电侧市场的报价曲线, 也称为电力需求曲线。
这是电力市场的一个基本观点, 即认为用户的需求不总是恒定的, 需求一般随电价变化。
电力需求曲线的趋势是: 电价上升, 用电数量下降, 它反映了用户的支付意愿。
在用户参与电力市场后, 该曲线的调查与预测非常重要。
可以从用户调查入手, 分析用电情况;根据调查所得到的用户数据拟合曲线的基本特征,选用数学模型进行参数辨识, 从而得到用电意愿曲线。
3. 4 电力需求预测基于弹性
应用电力弹性系数法进行电量预测是电力系统规划领域沿用多年的基本方法。
但这个弹性指的是国民生产总值( GNP) 或国内生产总值( GDP) 和电量相对增长量之间的比例。
实际上, 在经济学中, 弹性是一个广义的概念。
在市场环境下, 使用更多、作用更大的应该是电价弹性。
需求价格弹性是指: 市场价格的相对变动所引起的需求量的相对变动, 即需求量的变化率与价格变化率之比。
前面提到的用电意愿曲线实际上就可以用来描述电价弹性。
利用电力需求对价格的敏感性进行预测, 例如, 考虑分时电价价格引起的移峰填谷, 将是更为有效的方法。
从这个角度讲, 电价可以被看作是电力市场中调节需求的杠杆。
3. 5 分类预测与余量预测问题
以前论述的几个分析为基础, 可以提出“分类预测与余量预测”的思想。
即, 首先通过对重点行业、重点用户的调查, 对某些占市场比重较大的用户进行异动分析, 在预测工作中, 完全可以将这些用户的行为从电力系统总量中分离出来, 单独进行分类预测, 得出这些大用户的变化规律; 然后对于剩余的电力用户, 采用外推的预测技术进行余量预测(这更能使用那些规律性强的传统预测方法), 然后再叠加生成总量预测的结果。
由此所得到的预测结果,比直接进行总量预测更为准确。
这方面的内容还可以包括不同节点用户需求的概率性预测等。
分类预测与余量预测的思想同时适用于中长期预测和短期预测。
3. 6 负荷预测对电力市场的监测与预警
监测预警分析是预测学和统计学应用的分支,包括监测和预警两个方面。
监测是指对系统目前的运行状态进行适时性评价, 以发现系统运行的异常及其成因, 为及时进行调控决策提供依据。
预警是指对系统未来的发展进行预期性评估, 以提前发现系统未来运行可能出现的问题及其成因, 为提前防范提供决策的依据。
监测预警是科学决策的基础,决策风险越大, 监测预警的重要性越突出。
许多行业和企业都已经或正在建立监测预警系统, 用以防范和规避风险, 如, 宏观经
济、金融、保险等行业。
电力行业也有必要建立一套监测预警体系, 为电力工业的发展提供决策支持。
可以根据我国的具体情况, 借鉴国内外已经建立的各类预警监测系统的模式, 研究建立具有我国特色的电力供需监测预警系统, 根据客户调查得到的数据信息, 特别是及时采集重点地区、重点行业具有典型性和代表性的信息, 采用系统、科学、量化的方法进行分析, 对各地区、各部门、各企业的电力供需形势进行及时监测和预警, 为电力发展规划和电力营销提供决策参考。
四、结束语
电力负荷预测, 是电力市场的重要组成部分, 实质是对电力市场需求的预测, 它主要是指在考虑系统运行特性、自然条件、社会条件和地区经济状况等重要因素影响的条件下, 利用历史负荷值经过一系列的数学计算, 在满足一定精度和速度的情况下, 决定未来某特定时刻的负荷, 负荷预测对电力系统控制、运行和计划都很重要。