城市电网规划的负荷预测方法研究
《2024年电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》范文
《电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续增长，电力系统的稳定运行和负荷预测显得尤为重要。
电力系统负荷预测是电力行业的重要研究领域，对于保障电力系统的安全、经济、可靠运行具有重大意义。
本文将对电力系统负荷预测的研究进行综述，并探讨其发展方向。
二、电力系统负荷预测研究综述1. 负荷预测方法电力系统负荷预测方法主要包括传统统计方法、机器学习方法、人工智能方法等。
传统统计方法如时间序列分析、回归分析等，通过分析历史数据，建立数学模型进行预测。
机器学习方法如支持向量机、随机森林等，通过学习历史数据中的规律，实现负荷预测。
近年来，人工智能方法如深度学习、神经网络等在负荷预测中得到了广泛应用，取得了较好的预测效果。
2. 负荷预测模型负荷预测模型主要包括确定性模型和概率性模型。
确定性模型如线性回归模型、灰色预测模型等，通过建立数学关系，预测未来负荷值。
概率性模型如马尔科夫链、贝叶斯网络等，通过分析历史数据的概率分布，预测未来负荷的概率分布。
3. 负荷预测的应用电力系统负荷预测广泛应用于电力调度、电力规划、电力市场等方面。
在电力调度中，负荷预测能够帮助调度人员合理安排发电计划，保障电力系统的稳定运行。
在电力规划中，负荷预测能够帮助规划人员制定合理的电网建设规划，提高电力系统的供电能力。
在电力市场中，负荷预测能够帮助电力企业制定合理的电价策略，提高经济效益。
三、电力系统负荷预测的发展方向1. 数据驱动的负荷预测随着大数据、云计算等技术的发展，数据驱动的负荷预测将成为未来的发展趋势。
通过收集和分析海量数据，挖掘数据中的规律和趋势，提高负荷预测的准确性和可靠性。
同时，数据驱动的负荷预测还能够考虑更多因素，如天气、政策、经济等，提高预测的全面性和准确性。
2. 深度学习在负荷预测中的应用深度学习在电力系统负荷预测中具有广阔的应用前景。
通过建立深度学习模型，学习历史数据中的非线性关系和复杂模式，提高负荷预测的精度和稳定性。
基于“城市电网规划辅助决策系统”的城市电网负荷预测方法研究
所谓需用系数指的是同时系数与负荷系数的乘积。其中：同时系数（kt），是指运行中所有电气设备的综合最大负荷与各个设备最大负荷之和的比值；负荷系数（k）：即电气设备的实际负荷与其额定负荷之比。
对本地成熟建筑、用户负荷密度指标进行调研（如表2）。
参考其他同等城市各类建筑的负荷密度指标（如表3）
规划区负荷密度指标选取结果：
由以上结果对比可知，由于发展水平、行业细分性质的差异，某市与其他发展成熟的城市负荷密度指标有所不同，主要行业的负荷指标不同程度的低于其他城市。通过与国内其他城市的负荷指标对比，考虑到某开发区在今后的发展情况，区内各行业负荷指标取值：如表4。
第四步，空间负荷预测：
根据各类用地负荷密度指标选取结果，根据各地块用地面积，考虑容积率后，用地块建筑面积乘以相应类负荷的负荷密度指标，计算得到地块负荷，从而得到空间负荷预测结果。
下面结合实例介绍空间负荷预测的主要步骤，主要分为以下五步：
第一步，用地性质的分析：
研读城市总体规划、控制性规划、功能区规划文本，明确规划区定位。需要仔细分析的有规划用地图、用地平衡表，确定规划区用地性质的主要类别，如居住、工业、商业、居民、仓储物流、教育科研……仔细分析各类用地的建设水平，如居民分为一类居住、二类居住、三类居住，工业分为一类工业、二类工业、三类工业……
1负荷预测方法
负荷预测主要有近期负荷预测（1～5a）、中期负荷பைடு நூலகம்测（5～10a）、长期负荷预测（10～20a）。负荷预测受到多种因素的影响，具有不确定性、条件性、时间性、多方案性等特点。因此有很多负荷预测方法，系统负荷预测方法主要有趋势分析法、回归分析法、灰色系统、分项指标分析、增长率法、综合用电水平法、单耗法、电力弹性系数法等。本文中介绍的城市电网规划辅助决策系统主要就是空间负荷预测法的应用，主要有负荷密度指标法。
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。
母线负荷预测技术及负荷特性对电网影响的研究
母线负荷预测技术及负荷特性对电网影响的研究一、引言随着电力系统的发展，电网负荷预测成为电力系统规划和运行中的重要任务，准确的负荷预测可以保障电力系统的安全可靠运行。
母线负荷预测技术是指对电力系统中各母线的负荷进行预测和分析的技术手段，通过对负荷特性的研究可以更好地了解负荷对电网的影响。
本文将针对母线负荷预测技术及负荷特性对电网影响的研究进行探讨。
二、母线负荷预测技术1. 负荷预测方法负荷预测方法主要包括统计方法、时间序列分析、人工智能方法等。
统计方法是指通过历史负荷数据来寻找相关性和规律性，常见的统计方法有平均值法、趋势法和周期变动法。
时间序列分析是指通过对历史负荷数据的时间序列进行分析，利用时间序列的规律性来进行预测。
人工智能方法包括神经网络、支持向量机、模糊逻辑等，通过对历史数据的学习和拟合来实现负荷预测。
2. 负荷预测模型负荷预测模型是负荷预测技术的核心，常见的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、指数平滑模型、神经网络模型等。
这些模型通过对历史负荷数据的分析和建模，可以实现对未来负荷的预测。
3. 负荷预测系统负荷预测系统是将负荷预测模型与实际的负荷数据结合起来，实现对未来负荷的预测和分析。
负荷预测系统可以通过实时监测和更新数据，不断地改进预测模型，提高负荷预测的准确性。
三、负荷特性对电网影响的研究1. 负荷特性负荷特性是指负荷随时间和环境条件的变化规律。
根据负荷的变化特性可以将负荷分为基本负荷、峰值负荷和谷值负荷，不同类型的负荷对电网的影响也不同。
基本负荷是指电力系统连续时间内负荷的最低值，峰值负荷是指电力系统在某段时间内的最高负荷，谷值负荷是指电力系统在某段时间内的最低负荷。
2. 负荷对电网的影响负荷特性对电网的影响主要表现在以下几个方面：负荷的变化会影响电网的稳定性和可靠性，尤其是在高峰时段和负荷波动大的情况下，可能导致电网的过载和故障。
负荷的不确定性会导致电网调度难度增加，负荷预测技术的准确性对于提高电网调度的效率和可靠性至关重要。
城市电网规划的负荷预测方法
城市电网规划的负荷预测方法摘要：负荷预测是电网规划的基础性工作，负荷预测的准确性直接影响着电网规划质量的优劣。
因此，如何基于现有资料、合理运用各种预测方法、得出符合实际情况的预测结果、为城市电网规划提供科学的基础，是电网规划工作者面临的重要问题。
本文对应用于城市电力负荷预测的众多模型进行了归纳和总结。
关键词：城市电网；负荷预测随着我国电力企业体制改革的不断深入，电网经营企业将应运而生。
城市电网（以下简称城网）规划和建设、改造工程可行性研究等工作，将成为电网经营企业主要的前期规划工作。
城网规划和建设、改造工程可行性研究很大一部分工作量发生在10kV配电网。
城网规划能否简单套用以往用于电源和超高压（220kV及以上）电网规划的负荷预测方法，很值得深入探讨。
一、负荷预测分类城市电力负荷预测，按照作用的不同分为电量、负荷预测，空间负荷预测和负荷曲线预测。
电量、负荷预测主要针对城市未来的电力需求量，对城市供电电源点的确定和发电规划具有重要的指导意义，其中电量、负荷预测又包括总量电量、负荷预测和产业行业电量、负荷预测；空间负荷预测可以得出负荷分布的地理位置、时间和数量，是高压变电站选址确定容量的基础，其准确性决定了城市电网规划方案的可操作性和适应性；负荷曲线预测可以通过日负荷曲线得出各种分类标准下总量负荷与分类负荷间的关系，是电量、负荷预测和空间负荷预测之间联系的纽带。
因此，城市电力负荷预测，要根据城市的用地规划，以空间负荷分布预测为基础，采用多种负荷预测方法进行负荷及负荷分布预测。
历史数据的完整程度直接影响着负荷预测工作的开展。
一般来说，各地区总量的电量、负荷历史数据均较容易获得；但对于各产业行业来说，负荷数据的获得远比电量数据困难。
因此，电量预测与负荷预测之间需要通过最大负荷利用小时数来联系。
同样，其他各类负荷预测间也存在着各种关系。
二、负荷预测的基本流程电网规划中的负荷预测是一个系统的工作，涉及的工作很多，不能盲目的进行，关键在于收集大量的历史数据，建立科学有效的预测模型，采用有效的算法，以历史数据为基础，进行大量试验性研究，总结经验，不断修正模型和算法，以真正反映负荷变化规律。
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。
城市电网规划的负荷预测方法研究
城市电网规划的负荷预测方法研究摘要：城市电力规划是城市规划的重要组成部分。
随着国民经济的高速发展，城镇化率的不断提高，城乡电网规划工作已受到国家、地方政府及多方的高度重视。
电力负荷预测作为电网规划工作的基础，其结果的准确性，不仅会影响到整个城市电网规划工作的质量水平，甚至还会影响整个城市社会经济发展能源开发利用战略目标的制定。
关键词：城市电网；规划设计；电力负荷预测；空间负荷预测1城市电网电力负荷预测简述城市电网电力负荷既指安装在用户处的各种用电设备，也可用以描述各用电设备所消耗的电力和电量的数值。
电力负荷预测是根据过去和现在负荷的发展，过去、现在和将来社会经济的发展与规划，预测未来电力负荷的时间分布和空间分布。
其预测的结果能为电力系统发展规划和运行计划提供可靠的决策依据，是确定合理的电力系统扩展方案的前提，是实现电力系统安全、可靠、经济运行的基础。
电力负荷预测内容主要包括包括未来电力需求量（功率P）预测、未来用电量（能量E）预测和未来负荷曲线预测。
2电网规划的负荷预测方法2.1常规负荷预测方法常规的负荷预测方法主要包括经验技术预测法、经典技术预测方法、回归预测法、随机时间序列预测法和趋势外推预测法。
经验技术预测方法不建立数学模型，主要依靠专家的判断，主要有专家预测法、类比法和主观概率法。
经典技术预测法是依据专家的经验、常识以及所掌握的统计资料进行判断性预测，方法主要有单耗法、增长率法、电力消费弹性系数法、负荷密度法、人均用电量法、最大负荷利用小时法、负荷率法、同时率法等等。
回归预测法是目前广泛应用的定量预测方法。
通过对历史数据的分析研究，探索经济、社会各有关因素（GDP、工农业总产值、人口和气候等）与电力负荷的内在联系和发展变化规律，并根据规划期内本地区经济、社会发展情况的预测，以数理统计中的回归分析方法来预测未来的负荷。
回归预测法是最小二乘法原理的发展，包括一元线性回归、二元线性回归、多元线性回归和非线性回归等回归模型。
电力系统中的负荷分析与预测研究
电力系统中的负荷分析与预测研究随着经济发展和人口增加，电力需求不断增长，而对电力系统的负荷分析和预测变得越来越重要。
电力系统的负荷管理直接影响着电网的平稳运行和供电质量，因此提高负荷分析与预测的准确性和可靠性，对于保障电力系统的稳定运行具有重要的意义。
一、电力负荷分析电力负荷分析是指对电力负荷进行统计分析和计算，以了解电力负荷的变化规律和分布特征。
具体而言，电力负荷分析可分为两大类：时间分析和空间分析。
时间分析是指针对不同的时间尺度对负荷进行分析，如对日、月、年等时间尺度进行分析；而空间分析是指不同区域的负荷分析，如城市、乡村、地区等。
电力负荷分析可以为电力系统的运行管理提供基础数据和参考值，如电力系统容量设计、负荷预测、调度计划等，可以帮助电力企业更好地制定发电计划，提高生产效率和经济效益，同时保障电力质量和供应稳定性。
二、电力负荷预测电力负荷预测是指通过对电力负荷的分析、预测和控制等手段，预判未来某一时间段内的负荷变化情况。
电力负荷预测可分为短期预测、中期预测和长期预测，其预测时间分别为1小时至3天、3天至1月、1月至1年。
电力负荷预测是电力企业和电力系统管理部门决策的重要依据。
其可以帮助电力企业更好的满足电力需求，规划发电能力和调度计划，提高生产效率和经济效益。
三、电力负荷预测技术电力负荷预测技术一般包括统计模型、数学模型、人工智能模型和混合模型等。
跟据负荷数据的不同类型推荐不同的预测模型。
1. 统计模型统计模型常用于中长期负荷预测和长期趋势分析。
其中常用的模型包括时间序列分析、回归分析、ARIMA（自回归综合移动平均）模型和灰色模型等。
2. 数学模型数学模型根据负荷数据的特征，可通过相关系数、因子分析等方法构建预测模型，如神经网络、支持向量机等。
3. 人工智能模型人工智能模型主要在一些短期和即时预测方面应用广泛，如神经网络和模糊逻辑等。
4. 混合模型混合模型是由各种预测模型组成的综合性模型。
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城市电网规划的负荷预测方法研究
发表时间：2014-09-03T08:27:08.810Z 来源：《科学与技术》2014年第5期下供稿作者：石湘明
[导读] 负荷预测的结果是否真实对于城市电网规划有着很大的影响，它与电网的正常运转及费用有着密切关系。
广西大学石湘明
摘要：随着我国城市建设步伐的日益加快，城市电网规划已经成为一个十分重要的问题，而城市电网负荷预测是做好电网规划工作的关键环节。
可是，在进行城市电网规划的负荷预测时，事先找出其不确定因素，选择好适合的预测方法，对负荷预测工作会有很大的帮助。
为了使城市电网规划符合城市发展的需要，能对城市电网事业的发展提供有力的支持，需要不断地研究电网规划负荷预测的可行方法，使负荷预测更加可靠，充分发挥出城市电网规划的重要作用。
本文根据笔者的工作经验分析了电网规划对负荷预测的要求与当前城市电网负荷发展的特点，并探讨了电网规划的负荷预测方法，以供参考。
关键词：负荷；预测；城市；电网；规划在城市电网规划中负荷预测是一项复杂且系统性强的工作，又是城市电网规划的前提。
如果负荷预测的结果有误，将会对城市电网规划产生不利的影响。
因此，在目前的城市环境下，怎样才能使负荷预测方法更适合预测工作，是有关学者需要深入研究的一个重要课题。
只有在实际工作中不断地加强同行业间的经验交流，探讨符合城市电网规划的负荷预测体系，才能提高预测的质量，有利于城市电网建设的蓬勃发展。
一、电网规划对负荷预测的要求
1预测结果要真实
负荷预测的结果是否真实对于城市电网规划有着很大的影响，它与电网的正常运转及费用有着密切关系，真实的负荷预测是电网安全运行的可靠保障。
由此我们知道，保证负荷预测结果的真实性非常关键。
为了有效的增加负荷预测的真实性，要求在预测过程中从多个层面来分析有关数据，认真了解国家在这方面的制度，一定要从城市经济发展的角度来进行科学的论证，采取适合的预测方法，全面分析影响负荷的因素与预测结果的关系，并将影响因素进行深入地剖析，使城市电网规划的负荷预测结果真实准确，具有利用价值，为城市规划提供有用的帮助。
2预测的结果服务于下步工作
负荷预测是一项综合性的工作，它需要按照城市电网规划的实际情况来确定，例如为了选择规划年的输配电系统适合的设备容量，则需要真实预测供电区域规划年内的负荷总量。
若在城市电网规划时，要使变电站设备能够科学合理地布置，则要先预测供电区域内的分块负荷，这样做是要将配电设备布置的分辨度提高，让实际上所承担的负荷电量与城市电网规划设计的系统数据相符。
从这个层面来看，负荷预测方法的确定与预测结果方式有很多种，需要按照电网规划的实际来选择预测方法，以使预测结果准确，为电网规划下步工作更好地服务，提供可靠地数据。
二、现阶段城市电网负荷发展的特点
1用电量和最大负荷增长较快
我国城市建设的加快，使城市的用电量与以前相比大幅增加。
一方面促进了城市电力事业的发展，另一方面令我国城市电网的最大负荷也逐渐增加。
根据我国有关部门调查得知，2007年我国一些主要城市电网系统的最大负荷增长率都有很大的提高，其中苏州电网最大负荷的增长率为 26%，郑州电网 2007年最大负荷增长率为27%，为7680 MW，它的分用电量增长率为28%，达到495 亿kwh。
2影响负荷发展的不确定因素较多
城市规划布局是影响城市电网负荷的发展主要因素，而且城市规划项目在操作当中会受到投资、环境、制度等因素的影响，这些不稳定因素干扰了城市电网负荷的正常发展，特别是在一些边远地区城市的发展中，电网负荷容易受到一些大型的基建项目建设的影响而出现较大的变化。
此外，我城市居民生活水平的提高及第三产业的日益壮大，都会使城市电网负荷发生很大的改变。
3生活用电与第三产业用电量增加
随着我国经济的发展及城市人口数量的增加，我国城市电网的负荷使用情况出现了明显的分化。
其中许多城市工业用电量急剧减少，甚至出现工业用电量负增长的情况。
与此同时，居民生活用电与第三产业的用电量则不断增加。
有的大城市市居民生活用电与第三产业的用电量比重已超过一半，个别大城市比重已达到60%以上。
三、电网规划的负荷预测方法探讨
1小波探究预测法
在负荷预测中，小波探究预测法是一种先进的预测方法，在使用中能够做到时频局部化，其经由持续地改变尺度参数以利于聚焦操作。
小波探究预测法能够在信号的局部结构进行聚焦，在局部聚焦下，可及时发现信号突然且放大的情况。
在搜寻负荷信号时要注意，负荷信号变化的周期一般是以日、周与年为单位的，其不同分量所具有的频率特性也是不一样的，而将不同时刻产生的负荷做好分量计算，能够得到随机负荷序列，并能使一些低频或高频信号体现在周期上。
在这过程中需要明白一点，负荷信号的变化是不间断的，是一个连续的过程。
通过对小波探究预测法进行分析发现，小波探究预测法在电力系统负荷预测中，是经由小波的持续变化，将不同的序列分量逐个投影到相关尺度中，之后通过适合的模型将每个子负荷序列都做出预测，再经由序列重构，就可以得出现实的负荷预测结果。
2模糊预测法
模糊预测法用模糊思想来探讨与解决有着模糊特点的对象时，其作用是很明显的。
在电力系统负荷预测的模糊预测方法中有模糊指数平滑、模糊时间序列模型、模糊线性回归、模糊分行业用电模型、模糊聚类等，这些模糊负荷预测模型是一种新的预测模型，从模型中可以体现出模糊思想。
它可以将模糊性的变量妥善地措置，有效地处理了在负荷预测中出现的许多模糊信息问题，增加了电力系统负荷预测结果的准确性。
模糊预测方法不需要研究历史数据，因而减轻了搜集历史数据的工作量，避免了由于统计方面的原因而使结果不准确。
它全面分析了与电力负荷有影响的各个因素，尤其把负荷和所处环境的关系进行深入地研究，得出负荷在不同环境中的变化形式及特点。
从而将拟测周期环境因素与以往各时期环境情况对比，就计算出实际的负荷增长率。
四、预测结果的修正
在负荷预测中，一定要使结果真实。
由于城市电网负荷的运行，容易受气候等一些因素的影响，使负荷预测结果与实际之间存在一定
的偏差，特别是在负荷预测时间较短的情况下，更容易受其影响。
这就要对于负荷预测结果来做出适当的调整，以使负荷预测的结果接近与实际，采用本文介绍的模糊预测方法、小波探究预测法等预测方法，可通过预测模型来体现出相关因素，但因为这些方法运算过程复杂、数据查找不便，会增加预测工作的难度。
所以，很有必要对负荷预测结果做出调整，在城市电网负荷预测结果的调整时可采取大用户调整、气温调整与经验调整等措施。
这是借鉴先进国家城市电网规划经验，分析我国城市电网负荷预测的情况而得出的。
结束语
综上所述，分析负荷预测对现阶段我国城市电网规划有重要的作用。
通过对城市电网规划的负荷预测方法进行研究，我们得知，只有选择适合的负荷预测方法，才能保证城市电网规划所需数据的真实性，使城市电网规划工作顺利地进行。
参考文献：
[1]刘宏代，孙干厚.城市电网通道优化利用研究[J].能源技术经济.2010（11）.
[2]赵又山，朱克.城市电网规划的思考[J].技术与市场.2011（08）.
[3]周近东.电力系统负荷预测方法的探讨[J].沿海企业与科技2010（02）。