基于多种数学模型的电力需求预测系统
电力系统的智能监测与预测分析方法
电力系统的智能监测与预测分析方法在当今社会，电力系统扮演着至关重要的角色。
然而，电力系统的运行管理与维护一直以来都是一个挑战。
为了提高电力系统的可靠性和效率，智能监测与预测分析方法得到了广泛应用。
本文将介绍电力系统智能监测与预测分析的关键方法和技术。
一、电力系统智能监测方法1. 传感器技术传感器技术是电力系统智能监测的基础。
通过安装各种类型的传感器，如电流传感器、电压传感器和温度传感器等，可以实时获取电力系统各部分的数据。
传感器可以将实时数据传输到监测中心，从而实现对电力系统各项指标的监测与分析。
传感器技术的发展为电力系统的智能监测提供了可靠的数据基础。
2. 数据采集与传输通过数据采集与传输系统，将传感器采集到的数据传输至监测中心。
数据采集与传输系统可以基于有线或无线通信技术，如光纤通信、无线传感网络（WSN）等。
这些系统可将大量的数据进行快速传输，并保证数据的可靠性和安全性。
3. 数据处理与清洗电力系统产生的数据往往庞大且复杂，需要经过处理与清洗才能得到有用信息。
数据处理与清洗的方法包括数据降噪、数据过滤、数据插补等。
通过对数据进行有效的处理与清洗，可以提高数据的质量，为后续的分析提供可靠的基础。
二、电力系统智能预测分析方法1. 数据挖掘技术数据挖掘技术被广泛应用于电力系统的预测分析。
通过对历史数据进行挖掘，可以发现潜在的规律和趋势。
数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等。
这些技术可以帮助预测电力系统未来的负荷需求、故障概率等指标，从而为运维人员提供决策支持。
2. 人工智能技术人工智能技术在电力系统的预测分析中也发挥着重要作用。
例如，基于机器学习的方法可以通过学习历史数据，训练出预测模型，并根据实时数据进行预测。
人工智能技术可以对电力系统的复杂性进行建模，提高预测的准确性和可靠性。
3. 模型与算法优化电力系统的预测分析涉及到大量的数学模型和算法。
通过对模型和算法的优化，可以提高预测的精度和效率。
电力系统中的电力需求预测方法
电力系统中的电力需求预测方法电力需求预测是电力系统规划和运营的关键环节之一。
准确预测电力需求可以有效指导发电计划、调度和节能措施，提高电力系统的可靠性和经济性。
本文将介绍几种常见的电力需求预测方法，并探讨其优缺点及适用场景。
一、统计分析法统计分析法是一种常用的电力需求预测方法。
它基于历史数据，通过对电力需求的趋势进行分析和预测。
其中，最常用的方法是时间序列分析法。
时间序列分析法假设未来的电力需求与过去的需求存在一定的关联，因此可以根据过去的数据来预测未来的需求。
时间序列分析法主要包括以下几个步骤：首先，对历史数据进行平稳性检验，以确保数据的稳定性；然后，通过自相关和偏自相关函数的分析，确定合适的模型阶数；接下来，根据确定的模型，进行参数估计和模型检验；最后，利用确定的模型来进行未来的需求预测。
统计分析法的优点是简单易用，只需要依靠历史数据即可进行预测。
但是，该方法假设未来的需求与过去的需求完全一致，无法考虑到外部因素的影响。
此外，该方法对数据的平稳性有一定要求，如果数据存在趋势或季节性，需要进行预处理。
二、回归分析法回归分析法是一种通过寻找自变量与因变量之间的关系，来进行预测的方法。
在电力需求预测中，通常将天气等外部因素作为自变量，电力需求作为因变量，建立回归关系，进而进行需求预测。
回归分析法的关键是选择合适的自变量。
在电力需求预测中，常用的自变量包括温度、湿度、季节等因素。
通过建立多元回归模型，可以较准确地预测电力需求。
回归分析法的优点是可以考虑到外部因素的影响，可以提高预测的准确性。
然而，该方法需要收集大量的外部数据，并且需要对不同自变量进行分析和筛选，这增加了分析的复杂性和计算的难度。
三、人工神经网络人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的数学模型。
它通过模拟神经元之间的相互作用来进行信息处理和预测。
在电力需求预测中，可以利用人工神经网络来建立电力需求与各种因素之间的复杂非线性关系，从而进行预测。
基于ARMA模型下的我国电力需求预测
２０ 年 ｌ 月 ０８ １
内蒙古 民族大学学报（ 自然科学版 ）
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｎ ｒＭｏ ｇ ｌ ｎｖｒｉ ｒＮ ｔ ｎ ｌｉｓ ｏ ｒａ ｆＩ ｅ ｎ ｏｉ Ｕ ｉｅｓｔ ｆ ａｉ ａｉｅ ｎ ａ ｙｏ ｏ ｔ
Ｖ １ ２ Ｎｏ ６ ０． ３ ． Ｎｏ ． ０ ８ ｖ２ ０
基 于 Ａ ＭＡ模 型 下 的我 国 电 力 需 求 预 测 Ｒ
王淑红 ， 张永富， 李宇明， 孙 飞
（ 内蒙古 民族大学 数学与计算机科学学院 ． 内蒙古 通辽 ０ ８４ ） ２０ ３
［ 摘 要】 根据历年电力消费量数据趋势图拟合 出与之 相似的指数 回归 曲线 ， 后对其残差序列利用 时间序 然 列进行分析和识别 ， 建立起适 合我国电力需求预测的指数 回归 一Ａ ＭＡ １ １ 模型． Ｒ （ ，）
电力需求预测深受学者 的广泛关注 ， 常用 的预测方法主要有 ： 回归分析法 、 电力弹性 系数法 、 灰色预测法 等… ， 本文 趋 势图形拟合 出与之相似的指数 回归 曲线 ， 消除 了原序列的长期趋势 ， 然后假设其 残差序列 为一 平稳 过程 ， 根据刻 画时间序
列的自相关和偏相关函数适合我 国用 电量数据特征 的指数 回归 一 Ｒ Ａ（ ， ） Ｘ Ｍ ｐ ｑ 预测模型 】 ．
从上面的用 电消费量序列 图 １可 以看出 ， 我国电力消费量一直呈 上升的趋势 ， 近似为一条光滑 的指数 曲线 ， 从其一 阶 差分序列图 ２中还可以看出我 国电力消费量的年净增长数总体上呈现出一种上升的趋势 ， 但在 １９ ９３年到 １９ ９ ８年这段时间
内， 我国电力消费量净增长数却 出现了下滑的趋势 ， 与我国当时宏观经济 形式 是密切相关 的． 这 自从 １９ 年 以来 ， 国经 ９１ 我 济开始走出低谷， 转入全 面的回升 ， 并很快 向高峰逼进 ， 特别 是在 １９ ９２年 ， Ｄ Ｇ Ｐ增长率达 到 １ ．％ ， ４ １ 工业总产值 增长率达 ２．％ ， ５ １ 经济处 于典型的过热状态． 高的 Ｇ Ｐ增 长率引发一系列问题 ， 国有企业经济效益普遍下滑 、 过 Ｄ 如 财政 困难加重 、 银 行信贷规模猛增等， 对于这种非正常的发展速度， 政府果断采取措施 ， 整顿金融秩序 、 控制投资规模 ， 其结果造成很 多低效 益、 高耗能 的国有企业纷纷改组甚至关闭 ；９ ７年 我国经济成 功实现 “ １９ 软着 陆” ， 由于受东南亚金融危 机等因素 的影 后 但
电力系统中的电力需求预测技术解析
电力系统中的电力需求预测技术解析随着电力需求的不断增长和能源供应的不稳定，电力系统的运行已经成为现代社会中一个至关重要的环节。
为了确保电力系统的可靠运行，预测电力需求成为了电力行业的重要任务之一。
电力需求预测技术能够为电力系统的管理者提供准确的需求预测数据，帮助他们做出合理的决策，提高电力系统的运行效率和可持续性。
电力需求预测是指根据历史数据和当前的市场情况，通过建立数学模型和算法来预测未来一段时间内的电力需求量。
这种预测技术主要依靠对历史数据的分析和趋势的预测，通过挖掘数据中的规律和趋势来提供准确的预测结果。
在电力需求预测中，常用的方法包括基于统计学的方法、时间序列分析的方法和机器学习的方法。
基于统计学的方法主要是通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型来预测未来的需求。
时间序列分析则是将历史数据按照时间顺序进行排列，分析其中的周期性和趋势性，并进行预测。
机器学习的方法则是基于大数据和人工智能技术，通过对大量数据的学习和模式识别来进行预测。
在实际应用中，电力需求预测技术常常结合多种方法和技术进行预测。
例如，可以使用基于统计学的模型来进行短期和中期的需求预测，通过对历史数据的统计分析和趋势预测，得出未来一段时间内的需求量。
同时，可以利用时间序列分析的方法来进行长期的需求预测，通过对历史数据的周期性和趋势性分析，得出未来较长时间内的需求趋势。
此外，还可以利用机器学习的方法来进行实时的需求预测，通过对实时数据的学习和分析，得出当天或当周的电力需求预测结果。
电力需求预测技术的应用能够在电力系统的运行中起到重要的作用。
首先，准确的需求预测能够帮助电力系统的管理者做出合理的供应计划，避免供需失衡和电力短缺的情况发生。
其次，需求预测能够帮助电力企业进行合理的电力调度和发电计划，提高电力系统的运行效率和经济性。
此外，电力需求预测技术还能够为电力市场的运营者提供决策支持，帮助他们制定合理的市场规则和政策，促进电力市场的健康发展。
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。
基于GM(1,1)模型的陕西省电力需求预测
中 图 分 类 号 ：４ ７ Ｆ ０
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６ ２３ ９ （０ ７ １—０ ８０ １ ７—１ ８ ２ ０ ）２０５ —２
Ｏ 前 言
电力 需 求 预 测 是 指 在 充 分 考 虑 一 些 重 要 因 素 （ 系 统 如 运行 特性 、 容决策 、 增 自然 条 件 与 社 会 影 响 ） 条 件 下 ， 究 的 研
现 出 不断 递 增 的趋 势 。陕 西省 １９ ￣２ ０ ９ ７ ０６年 １ Ｏ年 来 的 电力
０． ０９１ ５
＝ ２１ ．８ ５ ２ ２２
需求 情况 如 表 １所 示 。从 表 ｌ 以 看 出 ，Ｏ年 来 ， 西 省 电 可 ｌ 陕 力 需求 从 １９ ９ ７年 ２ １ ２亿 Ｋ Ｈ 增 长 到 ２ ０ ６． Ｗ ０６年 ５５ １亿 １． Ｋ ＷＨ， 乎 增 长 了一 倍 ， 均 每 年 以 １ 左 右 的 速 度增 长 。 几 平 Ｏ
第 二 步 ： 算 参 数 ｎ和 ｂ 计 。
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年 的 电力 需 求 数 据 ， 用 ＧＭ （ ， ） 型 对 陕 西 省 ２ ０ ～ 应 １１模 ０７ ２１ ０ ０年 的 电力 需 求 量 进 行 动 态 预 测 ， 陕 西 省 的 理 学 院 ， 西 西 安 ７ ０ ４ ） 陕 １ ０ ９
摘 要 ： 了预 测 陕 西省 未来 几 年 的 电 力 需求 量 ， 据 灰 色 系统 理 论 ， 用 陕 西 省 １９ ￣２ ０ 年 １ 为 根 利 ９７ ０ ６ Ｏ年 的 电 力 需求 资料 ， 运 用 （ （，） 色预 测模 型 方 法 ， ２０ ￣２１ 年 陕 西省 电力需 求量 进行 动 态预 测 ， 陕 西省 的电 力发展提 供科 学 决策依 据 。 １１灰 对 ０ ７ ００ 为
电力网络问题的数学模型
电力网络问题的数学模型简介电力网络问题的数学模型是研究电力系统运行和控制的重要工具。
通过建立数学模型，可以对电力系统进行分析、优化和预测，以提高电力系统的可靠性和效率。
数学模型的基本原理电力网络问题的数学模型基于以下基本原理：- 节点电压平衡方程：通过节点电压平衡方程，可以描述电力系统中各个节点的电压关系。
- 分支潮流方程：借助分支潮流方程，可以计算电力系统中各个分支的功率流动情况。
- 网络拓扑结构：电力系统的网络拓扑结构包括节点之间的连接关系，通过建立网络拓扑结构，可以分析电力系统的传输特性。
常见的数学模型电力网络问题的数学模型可以根据具体问题和需求而定，以下是一些常见的数学模型：1. 潮流计算模型：用于计算电力系统中各个节点的电压和功率潮流分布情况。
2. 传输损耗模型：分析电力系统中输电线路的损耗情况，以优化电力输送效率。
3. 稳定性模型：研究电力系统的稳定性问题，包括电力系统的动态响应和稳定边界分析。
4. 风电、太阳能等可再生能源模型：用于分析可再生能源的发电能力和对电力系统的影响。
数学模型的应用电力网络问题的数学模型在电力系统规划、运行和控制方面广泛应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 发电能力评估：通过数学模型可以评估电力系统的发电能力，为电力规划提供依据。
2. 运行状态分析：数学模型可以分析电力系统的运行状态，包括稳定性、电压、频率等参数。
3. 风险评估：通过数学模型可以评估电力系统面临的风险，如输电线路故障、发电机故障等。
4. 调度策略优化：通过数学模型可以优化电力系统的调度策略，以提高电力系统的效率和可靠性。
结论电力网络问题的数学模型在电力系统领域具有重要的应用和研究价值。
通过建立合理的数学模型，可以对电力系统进行分析、优化和预测，提高电力系统的可持续发展和可靠性，进一步推动电力行业的发展。
电力行业的电力市场模型准确未来需求
电力行业的电力市场模型准确未来需求随着社会经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力需求逐渐增长，电力行业的电力市场模型研究变得尤为重要。
准确预测未来的电力需求对于电力供应商和政府决策者来说具有关键意义。
本文将探讨电力行业的电力市场模型以及如何准确预测未来电力需求。
一、电力行业的电力市场模型电力行业的电力市场模型是一种用来描述和分析电力市场供需关系的模型，通过收集和处理相关数据，建立起电力市场的供应和需求关系的数学模型。
这样的模型可以帮助电力供应商和政府决策者更好地了解电力市场，从而制定合理的电力生产计划和政策。
二、电力市场需求预测的重要性准确预测未来的电力需求是保障电力供应的关键。
如果电力供应商不能准确预测未来的电力需求，可能造成供需失衡，导致电力短缺或供过于求的情况发生。
这对电力供应商和消费者来说都是不利的，因为电力短缺会带来停电等问题，而供过于求则意味着电力成本的浪费。
因此，建立准确的电力市场模型来预测未来的电力需求至关重要。
三、如何准确预测未来电力需求1. 数据收集与分析准确预测未来电力需求的第一步是收集和分析相关的数据。
这些数据可以包括历史的电力需求数据、经济发展指标、人口增长数据等。
通过对这些数据的分析，可以了解电力需求的变化趋势和与之相关的因素。
2. 建立数学模型基于数据的分析结果，可以建立数学模型来描述电力市场供需关系。
常用的模型包括时间序列模型、回归模型、神经网络模型等。
这些模型能够通过历史数据来推断未来的电力需求。
3. 验证与调整建立模型后，需要将其与实际情况进行验证。
这可以通过与实际发生的电力需求进行比对来实现。
如果模型的预测结果与实际情况相符，则可以继续使用该模型进行未来预测。
如果存在偏差，则需要对模型进行调整和改进，以提高预测的准确性。
四、电力市场模型的挑战与应对在电力市场模型的建立和预测过程中，也存在一些挑战需要应对。
1. 数据不准确或不完整由于电力市场的庞大和复杂性，数据收集可能会受到限制。
电力系统的多智能体系统模型与控制策略
电力系统的多智能体系统模型与控制策略电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，而如何应对能源需求的增长和电网安全稳定运行的挑战成为该领域的研究重点。
在过去的几十年里，多智能体系统模型与控制策略被广泛研究和应用，以提高电力系统的效率和可靠性。
一、多智能体系统模型多智能体系统模型是电力系统中多个相互作用的智能体协同工作的数学表达。
在传统的电力系统中，电力系统主要由集中式控制器控制和管理，缺乏对系统内各个部分的深入了解和分析，相比之下，多智能体系统能够实现分布式控制，更加高效和灵活。
1.1 电力系统的智能体在电力系统中，可以将不同的部分抽象为不同的智能体，如发电机、变压器、负荷等。
每个智能体都具有决策和交互的能力，能够通过与其他智能体的通信和协作来实现系统的整体优化。
1.2 通信网络多智能体系统的一个重要组成部分是通信网络。
通过通信网络，各个智能体可以传输信息并共享数据，从而实现协同工作。
目前，通信网络的发展已经将多智能体系统的应用推向了前所未有的高度。
二、多智能体系统的控制策略多智能体系统的控制策略是指通过设计合适的算法和决策规则，使得系统中的智能体能够协同工作，达到预期的目标。
以下将介绍一些常见的控制策略。
2.1 基于协调控制的策略在多智能体系统中，各个智能体之间的相互作用可能会导致冲突和不一致，因此，协调控制策略的设计变得至关重要。
协调控制策略通过引入合理的协调机制，使得系统中的每个智能体能够根据整体目标做出决策，从而实现整体的优化。
2.2 基于分布式控制的策略分布式控制是指将控制任务分散到系统中的各个智能体中进行处理。
与集中式控制相比，分布式控制更能适应复杂的电力系统，提高系统的鲁棒性和可靠性。
通过将控制任务分配给不同的智能体，并通过通信网络进行协作，可以实现更加高效的控制和管理。
2.3 基于强化学习的策略强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优的决策策略。
在电力系统中，可以通过模拟不同的场景和运行状态，使得智能体能够学习到最优的控制策略。
数学建模在电力系统中的应用
数学建模在电力系统中的应用在电力系统中，数学建模是一种广泛应用的技术。
利用数学模型，可以对电力系统进行各种预测和分析，从而提高其效率和稳定性。
本文将重点探讨数学建模在电力系统中的应用，包括电力需求预测、电网规划、电能质量分析等方面。
一、电力需求预测电力需求预测是电力系统运行的重要组成部分。
准确的预测可以为电力系统的供需平衡提供有力支持，从而避免供应紧张或过剩的情况。
在数学建模中，通常采用时间序列分析、神经网络等方法来进行电力需求预测。
时间序列分析是一种常用的预测方法，它基于历史数据对未来趋势进行预测。
通过对历史用电数据的分析，时间序列模型可以识别出用电的周期性、趋势及季节性规律，并在此基础上进行预测。
神经网络则是一种基于模仿生物神经系统工作原理的模型，它可以自动学习和调整模型参数，从而实现更精确的预测。
二、电网规划电网规划是指对电网的结构和容量进行科学设计和优化，以保证电力系统的安全稳定运行。
在电网规划中，数学建模主要应用于电网优化设计、能源评价和经济分析等方面。
电网优化设计是指选择合适的电网结构和容量，以满足电力系统的安全稳定运行。
数学建模通过对电网拓扑结构、线路容量、变电站位置等方面进行优化，以实现电力系统的最优化设计。
能源评价则是为了确定电网的供电能力和电源结构，通过对负荷和供能的匹配情况进行分析，以指导电网规划和发电设备选型。
此外，经济分析也是电网规划不可或缺的一部分，通过对电网成本、收益、效益等方面进行分析，为电网优化设计和经济运营提供支持。
三、电能质量分析电能质量是电力系统运行过程中的一个重要参数，它直接影响用电设备的运行效果和寿命。
在电力系统中，电能质量问题主要表现为电压波动、电流谐波、电磁干扰等问题。
通过数学建模，可以对电能质量进行分析和评价，并提出相应的解决方案。
在电能质量分析中，数学模型通常采用采样分析、功率电子模拟等方法。
采样分析是一种直接测量电压、电流波形，并对其频率、幅值、相位等方面进行分析的方法。
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基于多种数学模型的电力需求预测系统
作者：李勇
来源：《电子世界》2013年第07期
【摘要】对电力需求预测发展进行了介绍，对几种较为经典的、具有较好预测效果的数学预测模型进行分析。
提出采用数学预测模型来有效提高用电需求预测的精度。
【关键词】预测模型；灰色系统；线性回归；组合预测
1.引言
电力不仅是关系国民经济命脉的基础产业，而且是提供重要公共产品和服务的行业，又是国家引导、推动、调控经济和社会发展的基本力量。
电能的生产、输送、分配和消费是同时完成的，具有瞬时平衡的特性，同时电能难以大量储存，这就要求供电网络要随时紧跟系统用电量的变化以达到动态平衡。
因此，电力系统用电需求预测工作是电力系统中的一项重要课题。
2.国内外研究现状
用电需求预测中最主要内容是对负荷和电量进行预测，按照时间期限进行分类通常分为长期（10年以上）、中期（5年左右，以年为单位）、短期（一年以内，以月、周、日为单位）和超短期负荷预测（以小时为单位或小时内）[1]。
从国内外研究情况看，关于中长期负荷预测的研究远少于短期和超短期负荷预测[2]。
而短期电力负荷预测的研究从上世纪七十年代初开始就开始呈现出逐步上升的趋势，九十年代，随着世界各国电力市场的发展，负荷预测受到了人们更加广泛的重视。
而近些年来的研究兴趣已经从传统的预测方法逐步转向以软计算为代表的现代预测方法[3]。
其典型的预测技术有时间序列法、回归预测法、灰色系统理论、人工神经网络方法、小波分析方法等。
3.电力市场需求预测数学方法概述
下面就几种较为经典的、具有较好预测效果的数学预测模型进行分析。
3.4 组合预测模型
组合预测法是将若干种预测方法对所需预测点进行同时预测，其从本质上可分为两类，一类是模型优选法，其选取的是若干预测模型中最优模型的预测结果，该种方法所要解决的核心问题是模型的优选评价方法；另外一类是多个模型的加权拟合法，该种方法的核心问题是如何求取一组模型的最优加权系数。
其中加权拟合法是应用最广泛的组合预测方法。
例如方差—协方差法、误差最小法、可变权组合法等。
而无论何种组合方法，基础预测模型的质量无疑会对拟合结果产生重要的影响。
因此，可采用基于三指标量的综合模型，即指标总量预测、指标增
长量预测、指标增长率预测。
通过给这三个指标量赋予不同的权重进行预测。
而对于权重的选取所采用的是层次分析法赋权。
层次分析法是一种广泛应用的综合评价分析方法，它将目标问题的有关元素分解成若干个层次，并在此基础上进行定性分析和定量分析，是把决策的思维数学化。
AHP以权重向量来体现事物内在的规律性，将不同层次的权重向量进行合成来得到合成权重向量，它的每一个分量表示相应方案在评价目标中所占的份额或比重。
权重向量的确定方法有很多，最常用的方法是构建判断矩阵，然后求取权重向量。
确定权重向量的具体步骤如下：
可以看出，指标体系的确定和最终组合预测模型息息相关，因此，根据保定电网的实际情况制定指标体系包括4个评价准则：即模型预测误差，模型拟合度，模型专家信任度，预测结果趋势可信度。
其中准则含义如下：
1）模型预测误差
同时利用指标总量预测、指标增长量预测、指标增长率预测三个模型进行历史数据模拟预测，根据最靠近预测时刻的若干次模拟预测计算得出模型的预测误差。
2）模型拟合度
通过三个模型中的各时刻的模型值和历史值之间的相对误差计算出模型拟合度。
3）模型专家信任度
是对预测模型以往使用情况的评价。
4）预测结果趋势可信度
预测结果趋势可信度是对预测模型当前预测结果的主观判断，由使用者判断预测结果和历史数据发展趋势是否一致，例如预测增长率是否符合社会经济发展规律等。
通过相关专家通过系统对该四个指标进行打分后，由系统在后台自动计算出权重后分配给各个模型，可得出相应的组合模型并得出预测值。
4.预测方法的应用
5.结语
计算机技术的飞速发展给供电企业的生产管理手段带来了质的变化。
将先进的计算机技术与现代的预测方法相结合，运用线性模型、灰色模型、组合预测模型等预测方法，针对多种序列预测方法所得到的预测结果，综合考虑影响电力需求的多种因素，得出最优结果，进而有效提高电力需求预测水平。
参考文献
[1]牛东晓，曹树华，赵磊，张文文.电力负荷预测技术及其应用[M].北京：中国电力出版社，1998.
[2]李艳芳.电力负荷预测[D].江西：南昌大学信息工程学院，2007.
[3]叶彬.混合智能建模技术及其在短期电力负荷预测重的应用.[D].浙江：浙江大学电气工程学院，2006.
作者简介：李勇（1977—），男，河北保定人，高级工程师，主要从事配网规划管理。