中长期电力负荷预测研究
电力系统中的负荷预测与优化研究
电力系统中的负荷预测与优化研究随着社会的发展，能源需求越来越大，电力已经成为现代社会不可或缺的一部分。
而电力系统的稳定运行则需要精确地预测电力负荷，并对电力供应进行优化调控。
因此，近年来，电力系统中的负荷预测与优化研究成为了重要的研究方向之一。
一、电力负荷预测技术电力负荷预测指的是通过预测未来一段时间内的负荷需求，从而制定出更合理、更有效的电力调度方案。
目前，电力负荷预测技术主要包括经验法、统计法和机器学习等方法。
经验法，顾名思义，就是通过历史数据和专家经验来进行负荷预测。
这种方法不需要过多的模型和算法，其原理简单易懂，但是不能很好地应对复杂的负荷预测问题。
统计法则是通过统计学原理，对历史数据进行整理和分析，从而得出未来负荷需求的预测结果。
该方法需要背景丰富的统计学知识，能够处理一些较为复杂的负荷预测问题。
机器学习方法则利用计算机算法和数学模型，从大量的历史数据中学习并建立预测模型，从而得出未来负荷需求的预测结果。
机器学习方法的优势在于其能够应对较为复杂的预测任务，并具有很强的智能化程度。
二、电力负荷优化调度技术电力负荷优化调度则是通过调整电力系统中各个环节的运行状态，从而优化电力供应和分配，以满足电力市场的需求。
电力负荷优化调度主要包括以下几个方面：1. 负荷均衡：通过优化各个发电厂和变电站的负荷分配方式，实现对电力市场供需的平衡。
2. 电力经济性：通过调整电力市场的运行策略，实现电力供应成本的最小化，从而提高电力经济性。
3. 电力安全性：通过优化电力系统的运行状态，确保电力系统运行的稳定性和安全性。
4. 环境保护：通过降低电力系统的能耗和排放，实现对环境的保护。
当前，电力负荷优化调度技术的发展主要围绕智能化、大数据和人工智能等方向展开。
在这些技术的支持下，电力负荷优化调度将更加高效、精确和可靠。
三、电力负荷预测与优化研究的应用目前，电力负荷预测与优化研究已经被广泛应用于电力市场的各个环节。
其中，最为常见的应用包括：1. 电力市场：通过电力负荷预测和优化调度技术，对电力市场进行供需规划，并制定出更合理、更经济的供电策略，实现电力市场的稳定和繁荣。
神经网络预测中长期电力负荷对比研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｓ ａ ｃ ｎｄ ｏ ｐａ ｉｏ ｏ ｕｒ ｌ ｔ ｒ ｓｆ ｏｒ ｃ ｓｉ ｇ ｍｉ ｌ ｎｇｔ ｒ ｐｏ ｒｌ ａ ｃｍ ｒｓ ｎ ｆｎｅ ａ ｗｏ ｋ ｏｒｆ ｅ ａ ｔｎ ｄ－ｏ ｅ ｍ ｗｅ ｄ ｎｅ ｏ
ｍ ｉ ｌ ｎｇ ｔｒ ｄ—ｏ ｅ ｍ ｐｏｗｅ ｏ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｒｌ ａ ｓ ｄ ｏ ＢＰ ｅｗ ｏ ｋ ｎｄ ＲＢＦ ｎｅｗ ｏ ｋ ｉ ｎｔ ｒ ａ ｔ ｒ ｓｄｏｎ ｃ ｏｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｐａ ｔｐ ｅａ ｃ ｄ ｎ ｏ ｔ ｓ ｏｗｅ ｏａ ｄ ｔ Ｔｗ ｏ ｎ ｔ ｏ ｋｓＣ ｈ ｒｌ ｄ ａａ． ｅｗ ｒ ａ ｎ
０ 引言
电力负荷 预测是 电力 企业高 效调度 、正常 生产 的重 要前提 ， 涉及 社会 生产 、 人们 生活 的各个 方面 。 预测 方法 有趋 势外推 法 Ⅲ、非线 性偏 最 小二 乘 回归 模 型 、灰色 模 型群 建模 及基 于相 关 分析 的综 合 预测 模型 “等 ，通 过 建立预 测对象 的精确 数学模 型 可取得 比较符 合实 际的预测 结果 。应用神 经 网络进 行预测 ，不 需要建立 预测对 象 的精 确数 学模型 ，样 本 数据 本 身 就 包含 诸 多影 响 电力 负 荷量 大 小 的 因 素 ，因此 ，基于Ｌ 算 法 的Ｂ 网络 、Ｒ Ｆ Ｍ Ｐ Ｂ 网络通 过对 样本数据 的训 练 ，可 将影 响电力 负荷 的 因素诸如 天 气等 自动融合进 去 ，不必精确 建立 预测对 象数 学模 型 即可得到 比较满意 的预测 结果 。
Ｋ ｅ ｏ ｄｓ ｐｏ ｅ ｄ； ｎｅ ｒ ｅ ｗｏｒ ｙｗ ｒ ： ｗ ｒｌ ｏａ ｕａ ｎ ｔ ｌ ｋ； ＢＰ； ＲＢＦ； ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｏ ｅ ａ ｔｎ
电力系统负荷预测方法研究与分析
ｍ次 累 减 Ｉ —Ｉ Ｇ Ｔ Ａ Ｏ为 ： Ｉ
Ｏ ［ ｋ ］＝Ｏ ［ ｋ ］一 ［ ｋ一１ ］ ｔ （ ） ‘ ／ 一 （） ‘一 （ ‘ ）
（ ８ １）
６ｊ ｐ 厂（ ｐ （ 一０ｊ 口ｊ ｄｊ ） ） ｐ ｐ
量。
式中 ： ｄｊ 反 映 了输 出单 元 的输 出误差 （ 一０ｊ ｐ ｐ ）
ｐ ｅ ｓ ｆｒ ｌ ｂ ｅ ｐ ｗｅ ｕ ｐ ｙ ｏ ｈ ｌｃ ｒｃ ｐｏ ｒｓ ｓｅ ａ ｄ ｅ ｏ ｍｉ ｐ ｒ ｔｏ ｎ ｈ ｓｓｆ ｒｔ ｅ ｐ ａ ｎ ｎ — ｒ ｍｉｅ ｏ ｅ ｉ ｌ ｏ ｒ ｓ ｐ ｌ ｆｔ ｅ ｅ ｅ ｔｉ ｗｅ ｙ ｔｍ ｎ ｃ ｎｏ ｃ ｏ ｅ ａｉｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｂａ ｉ ｏ ｈ ｌ ｎ ｉ ｇ ｄｅ ａ ｖ ｌ ｐ ｎ ｆｔ ｌｃｒｃ ｐｏ ｒ ｓ ｓｅ Ｆｏ ｈｉ ，ｈ ｐ ｒａ ｌ ｚ ｓ ｓ ｏ ｔｔｒ ｌａ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ＢＰ ｎｅ－ ｅｏ ｍｅ ｔｏ ｈｅ ｅ ｅ ｔ ｗｅ ｙ ｔｍ． ｒｔ ｓ ｔ ｅ ｐａ ｅ ｎａｙ ｅ ｈ ｒ—ｅ ｍ ｏ ｄ ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｍｅｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｉ ｗｏ ｋ ａ ｄ ｍｅ ｉ ｍ ｎ ｏ ｇ ｔ ｒａ ｌ ａ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｔｏ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｇｅ ｏ ｅ ａ ｔ ｒ ｎ ｄ ｕ ａ ｄ ｌ ｎ ｅ ｒ ｏ ｄ ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｍｅｈ ｄｓｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｒ ｙ ｆ ｒ ｃ ｓ ．
（５ １）
Ｅ＝ ÷∑（ｊ Ｑ） ｄ—ｐ ｐ ｊ
望输出。
（） ４
式 中 ： 为 常数 ， 为势 态 因子 。 称 电力 系 统负 荷预 测是 人工 神经 网络 在 电力 系统 应 用 中最合 适 的一个 领 域 ， 是 到 目前 为 止研 究 的较 多 也 的一个课 题 ， 预测结 果 比其他 方法 更准 确 ， 有实 用 其 具 的一 前景 ， 取得 了接 近实 用 的研究成 果 ， 也 目前人 工 神 经 网络 主要 应 用在 短期 负荷 预测 。
电力系统中长期负荷空间相关性的分析与预测
说明所研究区域的被解释变量（ ） ｙ 不仅与本区域解 释变量（ 有关 ， ） 还与相邻区域 的被解 释变量 以及
令 ： ＝， ｐ ， ＝， ， Ａ 一 Ｗ， Ｂ 一Ａ 则模型（ ） 以等价表示为： １可
ｆｙ Ａ一
ｔ ｇ Ｂ ．
，
（ ３ ）
再根据 占 服从正态分布的假设 ， 可以得到如下对数似然函数 ：
（ ＝一 ｏ（ 仃 ）＋ｌｇＩ Ｉ ｏ ＡＩ ） ｇ２ ｏ ＋ｌｇｌ 一 ， （） ４
其中： Ｂ Ａ — ／ ， ， ｐ ｌ ０Ｉ一 ｗ Ｉ ０通过直接最大化对数似然函 ４ 即可实现对 ＝ （Ｙ ｘ ）且Ｉ一 ＞ ， ｘ ， ＞ ， ｚ ， 数（）
模型参数的估计。
本文依据统计年鉴数据 ， 利用空间 自回归模型对全国各省电力需求与 Ｇ Ｐ增长率之间的空间相关 Ｄ
性进行 了分析 。空间相关指数 （ ｏ ｎＩ 计算结果表 明， 电量与 Ｇ Ｐ之间在空 间上具有较大 的正相 Ｍ ｒ ） ａ 用 Ｄ 关性。最后 ， 建立 了基于空 间自回归模型、 灰色 Ｇ １ １ 和 Ｂ Ｍ（ ，） Ｐ神经网络 的组合 预测模型 ， 预测结果显 示， 计及了电力需求与 Ｇ Ｐ空间相关性的组合预测模型具有较高 的预测精度。 Ｄ
第 ３ 卷第 ２ １ 期
２１ ０ １年 ４月
东
北
电
力
大
学
学
报
Ｖｏ ． １， ． １ ３ Ｎｏ ２ Ａｐ ． ２ １ ｒ，０ １
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｏ ｔｅｓ ｉｎｉ ｉｅｓｔ ｏ ｒ ａ Ｎ ｒｈ ａ ｔ ａ ｖ ｒｉ Ｏｆ Ｄ ｉ Ｕｎ ｙ
文章 编 号 ：０ ５－２９ （０ １ ｏ ０ ９ ０ １０ ９ ２ ２ １ ）２－ ０ ３— ６
电力负荷预测方法与技术研究
电力负荷预测方法与技术研究一、引言电力是现代工业与民生不可或缺的基础能源，而电力负荷预测是保障电网安全运行和优化电网规划的重要手段。
因此，对于电力负荷预测方法与技术的研究具有重要意义。
本文将从负荷预测的基本原理入手，介绍当前常用的负荷预测方法，并对未来可能的研究方向进行探讨。
二、负荷预测的基本原理负荷预测是通过对历史的负荷数据进行统计分析和建模来预测未来某一时段的负荷大小。
负荷预测的基本原理包括以下三个方面：1.数据采集与预处理对于负荷预测来说，采集历史负荷数据是第一步。
历史负荷数据的采集可以通过电网自动化系统进行，也可以通过人工手动采集。
采集的数据需要经过预处理，如去除异常数据和噪声数据等。
2.建立负荷模型建立负荷模型是负荷预测的重要环节。
建立负荷模型需要结合历史负荷数据和与负荷相关的各种影响因素，如天气因素、经济因素、人口因素等。
建模方法包括时间序列分析方法、回归分析方法、人工神经网络方法和深度学习方法等。
3.预测负荷预测负荷是负荷预测的最终目的。
预测结果可以为电网调度和规划提供依据。
预测方法包括传统的统计学方法和现代的基于机器学习的方法等。
三、负荷预测方法及应用目前，负荷预测的方法主要分为传统的统计学方法和现代的基于机器学习的方法。
1.传统的统计学方法传统的统计学方法主要包括时间序列分析方法、趋势分析方法和回归分析方法等。
（1）时间序列分析方法时间序列分析是首要的用于负荷预测的统计学方法。
时间序列分析方法基于历史负荷数据的时序性，通过建立模型对未来负荷进行预测。
时间序列分析方法包括平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、季节性时间序列模型等。
（2）趋势分析方法趋势分析是通过对负荷数据的长期变化趋势进行分析，来预测未来负荷的方法。
趋势分析方法包括线性趋势分析、阶次多项式拟合、平滑曲线拟合等。
（3）回归分析方法回归分析是建立负荷预测模型的经典方法之一。
回归分析方法通过对负荷与其它影响因素之间的关系进行统计建模，来预测未来的负荷。
电力系统中的电量负荷预测模型研究
电力系统中的电量负荷预测模型研究随着工业化和城市化的快速发展，电力系统在现代社会中扮演着至关重要的角色。
准确预测电量负荷对电力系统的运行和调度至关重要，它直接关系到电力供需平衡、电网的稳定性以及能源的合理利用。
因此，开展电量负荷预测模型的研究在电力系统的可靠运行中起着至关重要的作用。
过去几十年，随着计算能力的提高和统计学、机器学习等领域的发展，研究人员通过构建各种数学和统计模型来进行电量负荷预测。
下面将介绍几种常见的电量负荷预测模型及其研究现状。
1. 统计模型统计模型是电量负荷预测的传统方法之一，它基于历史数据和数理统计的原理进行预测。
常见的统计模型包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的模型，它包括自回归(AR)、差分整合移动平均 (I) 和滑动平均 (MA) 三个部分，可以用来捕捉历史数据中的趋势信息和周期性特征。
指数平滑模型通过对历史数据进行加权平均来进行预测，根据权重的不同可以得到不同的指数平滑模型。
尽管统计模型在一定程度上可以对电量负荷进行预测，但是由于它对历史数据的依赖性较强，所以在处理非线性和非平稳的负荷数据时表现不佳。
2. 机器学习模型机器学习模型是近年来电量负荷预测研究的热点之一，它基于大量数据和算法模型来进行负荷预测。
常见的机器学习模型包括神经网络模型、支持向量机模型和决策树模型等。
神经网络模型通过构建多层的神经网络结构来进行负荷预测，可以捕捉到数据中的非线性关系。
支持向量机模型通过寻找最优超平面来对电量负荷进行分类和回归，具有较强的泛化能力。
决策树模型通过构建树状结构来进行决策，可以根据数据特征进行分支和判断。
机器学习模型在处理非线性和非平稳的负荷数据时表现良好，但是其算法复杂度较高，需要大量的计算资源和数据。
3. 混合模型为了综合利用统计模型和机器学习模型的优势，研究人员提出了许多混合模型来进行电量负荷预测。
常见的混合模型包括ARIMA-ANN模型、ARIMA-SVM模型等。
电力系统负荷预测分类研究
• 109•ELECTRONICS WORLD・探索与观察电力系统负荷预测分类研究国网鄂州供电公司 杨 英 胡函武 魏 晗 苏 威电力系统负荷预测是指以准确的调查资料和统计数据为依据，从历史用电情况及现状出发，将社会需求、电网后期规划、自然环境及电力系统特征等诸多因素考虑在内，在保证一定精度的前提下，对未来某时段的负荷用量进行一个相对比较完美和科学的预测。
根据负荷预测所表现的特点本文就其分类方法进行了研究和概述。
1.引言伴随着煤、石油等一次能源的日趋枯竭和近年来各地频繁出现的雾霾现象，人们的节约和环保意识也在不断增强。
电力作为推动国民经济快速发展的强大动力，已渗透到各个领域和行业，与人民的日常生活更是密不可分。
目前，太阳能和风能等新能源的开发和利用还没有得到普及，火力发电仍然是主要的发电方式。
精准的负荷预测不但可以节约化石燃料，还能减少污染物的排放，有助于社会的可持续发展。
根据使用性质的不同可将负荷分为四类：民用负荷、农业负荷、商业负荷、及工业负荷，每类负荷因其要求不同呈现出的规律和特征也不尽相同，但是其预测方法互为体系，相互通用。
通常人们根据预测时间的长短不同又将负荷预测分为短期，中期及长期等三大类，短则几分钟，长的可达几个月甚至几年。
2.负荷预测的分类2.1 长期负荷预测长期负荷预测用于对未来较长一段时间后的用电量进行预测，以年为单位，一般可达3~5年甚至更长，主要用于电网增容改建等中大型电网规划，其中包括新能源并网、新站投运、高一级电压等级发展等。
由于涉及到当地人口数量变化、城市经济发展、自然环境变迁等众多不确定因素的影响，因此长期负荷预测的难度较大。
2.2 中期负荷预测中期负荷预测相比长期负荷预测周期较短，但也短则数月，长则一年，主要用于机组的检修、燃料计划和交换计划、水库的调度、安排制定长期的运行方式和电网改造扩建计划，另外精确的中期负荷预测对于变电设备的大修计划、发电机组的检修计划、燃料的供应计划、水库的优化调度计划、电力市场交易等环节同样是十分必要的。
电力系统的负荷预测与需求管理研究
电力系统的负荷预测与需求管理研究研究题目：电力系统的负荷预测与需求管理研究摘要：随着电力系统的快速发展，合理的负荷预测与需求管理成为电力行业高效运行和可持续发展的关键。
本文针对电力系统的负荷预测与需求管理问题展开研究，提出了一种综合的研究方法，并通过数据分析和结果呈现来验证该方法的有效性。
研究表明，该方法能够有效预测电力系统的负荷，并实现需求管理的优化，在提高电力系统运行效率和负荷平衡方面具有重要的意义。
一、研究问题及背景1. 问题阐述电力系统中的负荷预测和需求管理是电力行业中的重要任务，它们直接关系到电力供需的平衡和电力系统的稳定运行。
然而，现有的预测方法存在准确性不高、实时性差以及缺乏灵活性等问题。
同时，需求管理方面也存在着资源配置不合理、供需匹配度不高等问题。
因此，如何提高负荷预测准确性和实时性，实现优化的需求管理成为当前电力系统研究的热点和难点问题。
2. 研究背景电力系统的负荷预测和需求管理是一个复杂的问题，涉及到多个因素的影响。
在过去的研究中，主要采用统计模型和机器学习等方法来进行负荷预测和需求管理的研究。
然而，这些方法往往只能提供相对准确的预测结果，并且缺乏对不确定性的处理能力。
因此，如何在预测过程中引入不确定性，以及如何实现需求管理的优化成为目前研究的重点。
二、研究方案方法1. 数据收集本研究使用了历史电力数据和相关的环境数据进行分析。
历史电力数据包括电力负荷、温度、湿度、节假日等因素的数据，并通过数据处理方法进行初步清洗和预处理，得到适用于分析的数据集。
2. 负荷预测模型构建基于收集到的数据，本研究采用了时间序列分析方法和深度学习方法来构建负荷预测模型。
时间序列分析方法包括ARIMA模型、SARIMA模型等，深度学习方法包括神经网络、长短时记忆网络(LSTM)等。
通过比较不同模型的预测精度和实时性，选择最优的模型进行负荷预测。
3. 需求管理优化模型构建本研究采用数学规划方法来构建需求管理优化模型，以实现电力系统的供需平衡和资源优化配置。
电力系统中的电力负荷预测研究
电力系统中的电力负荷预测研究引言随着经济的快速发展和人民生活水平的提高，电力需求呈现出愈发增长的趋势。
电力负荷预测在电力系统运行与规划中扮演着重要角色。
准确的负荷预测能够有效地提高电力系统的运行效率，优化发电计划和资源配置，降低电力供需之间的差距。
本文将深入探讨电力系统中的电力负荷预测研究。
一、电力负荷预测的背景与意义1.1 电力系统中电力负荷的特点和需求电力负荷是指用户和设备在一定时期内对电力系统的电能需求。
电力负荷的变化随时间和季节的变化而产生差异，同时也受到天气、经济等因素的影响。
了解电力负荷的变化规律对于电力系统的安全运行和供需平衡至关重要。
1.2 电力负荷预测的意义准确的电力负荷预测有助于电力系统的经济运行和规划。
首先，它能够帮助电力公司预测用户需求，合理安排发电设备运行，以避免供应过剩或不足。
其次，它可以为电力系统的规划提供基础数据，指导新电站和输电线路的建设。
二、电力负荷预测的方法2.1 时间序列方法时间序列方法是一种基于负荷历史数据进行预测的方法。
它假设未来的负荷变化与过去的负荷变化有关，并通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来的负荷。
常用的时间序列方法有移动平均法、指数平滑法和季节性分解法等。
2.2 回归分析方法回归分析方法是一种通过建立负荷与影响因素之间的数学模型来进行负荷预测的方法。
它将负荷作为因变量，而时间、气温、经济因素等作为自变量，通过对历史数据进行回归分析，来确定各个因素对负荷的影响程度和趋势。
2.3 人工智能方法人工智能方法在电力负荷预测中也得到了广泛应用。
包括神经网络、遗传算法、支持向量机等方法。
这些方法能够通过对大量历史数据的学习，构建复杂的非线性模型，增强负荷预测的准确性和稳定性。
三、电力负荷预测研究的挑战和发展方向3.1 模型精度和稳定性负荷预测的精度和稳定性是研究的重点和挑战。
负荷受到多个因素的影响，如气温、天气、经济等，这些因素之间的关系复杂多变，如何准确刻画它们之间的关系并进行预测是一个难点。
电力负荷预测模型与优化方法研究
电力负荷预测模型与优化方法研究电力负荷预测在能源规划和电力系统运营中起着重要的作用。
准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理安排发电设备的运行，提高电力系统的可靠性和效率。
本文将探讨电力负荷预测的模型与优化方法，并介绍其中的关键技术和应用。
一、电力负荷预测模型1. 统计模型：统计模型是最常用的电力负荷预测方法之一。
该模型利用历史电力负荷数据进行建模和预测，通常包括平滑法、回归分析、时间序列分析等。
平滑法通过对历史数据进行平滑处理，消除噪声和季节性变化，得到趋势。
回归分析方法则通过建立负荷与一系列相关因素的数学关系，如气温、日照时间、人口等，进行预测。
时间序列分析方法基于数据的自相关性，通过建立ARIMA模型进行预测。
2. 人工神经网络模型：人工神经网络模型模拟了人脑神经网络的工作原理，通过训练网络模型来实现负荷预测。
该模型可以适应非线性关系，并具有较强的泛化能力。
常见的人工神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和长短期记忆网络。
这些模型的性能不仅取决于网络结构的选择，还与输入数据的特征提取和预处理密切相关。
3. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种常用的机器学习方法，可用于电力负荷预测。
该模型通过构建最优超平面来实现二分类或多分类问题。
在负荷预测中，支持向量机模型可将历史负荷数据映射到高维特征空间，从而实现负荷的准确预测。
支持向量机模型通过引入核函数来处理非线性问题，如径向基函数和多项式核函数。
二、电力负荷优化方法1. 负荷调度优化：负荷调度优化是指在保证电力供应的前提下，合理调配各种发电资源，以提高电力系统的效率和经济性。
在电力负荷预测的基础上，利用优化算法可以对发电单元的出力进行优化，如利用遗传算法、粒子群优化等。
这些算法通过对发电调度方案进行迭代和优化，考虑运行成本、发电能力约束、环境影响等因素，以实现系统最优负荷分配。
2. 电力负荷调节优化：电力负荷调节优化是指在实时调度过程中，根据实际负荷需求对发电设备进行优化调节。
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XXOO！大学 毕 业 设 计
题目 电力系统中长期 负荷预测研究
学 院 电力学院 专 业 热能与动力工程 姓 名 VVBB 学 号 200907925 指导教师 HHJJ 完成时间 2013年5月25日
教务处制 ……………………………………………………………精品资料推荐…………………………………………………
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本人郑重声明：所提交的毕业设计（论文）是本人在指导教师的指导下，独立工作所取得的成果并撰写完成的，郑重确认没有剽窃、抄袭等违反学术道德、学术规范的侵权行为。文中除已经标注引用的内容外，不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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毕业设计（论文）作者签名： 导师签名： 签字日期： 签字日期： ……………………………………………………………精品资料推荐…………………………………………………
4 目录
摘要 ........................................................... 1 第一章绪论 ..................................................... 3 1.1中长期负荷预测研究背景和意义 .............................. 3 1.2负荷预测的基本原理 ........................................ 4 1.3负荷预测的方法及特点 ...................................... 5 1.4研究现状 .................................................. 8 1.5目前存在的问题 ............................................ 8 1.6本文的主要工作 ............................................ 9 第二章 负荷预测的方法 ......................................... 10 2.1负荷预测的分类 ........................................... 10 2.2负荷预测的特点 ........................................... 11 2.3影响中长期负荷发展的因素 ................................. 12 2.4负荷预测的误差分析 ....................................... 13 2.4.1产生误差的原因 ................................................ 14 2.4.2预测误差分析 .................................................. 14
第三章 回归分析基本理论及预测模型 ............................. 16
3.1回归分析的基本思想 ....................................... 16 3.2回归分析的基本原理与方法 ................................. 16 3.2.1基本原理 ...................................................... 16 3.2.2基本方法 ...................................................... 16
3.3回归分析步骤 ............................................. 17
3.4实例分析 ................................................. 18 第四章 灰色系统的基本理论及预测模型 ........................... 22 ……………………………………………………………精品资料推荐………………………………………………… 5 4.1基本原则 ................................................. 22 4.2基本方法 ................................................. 23 4.3灰色系统建模的机理 ....................................... 24 4.4灰色序列及其生成方法 ..................................... 24 4.4.1累加生成 ...................................................... 25 4.4.2累减生成 ...................................................... 25 4.4.3均值生成 ...................................................... 26
4.5数列灰预测模型 ........................................... 27 4.5.1灰色预测模型的建模 ............................................ 27 4.5.2灰色预测模型的检验 ............................................ 30
4.6 实例分析 ................................................. 32
第五章 总结和展望 ............................................. 37 参考文献 ...................................................... 38 致 谢 ........................................................ 39 附录一 灰色模型仿真程序 ....................................... 40 附录二 翻译 ................................................... 45 附录三 任务书 ................................................. 71 附录四 开题报告 ............................................... 75 ……………………………………………………………精品资料推荐…………………………………………………
1 电力系统中长期负荷预测研究 摘要 中长期电力负荷预测是电网规划的基础工作.电力系统规划决策、经济的良好运行都需要准确的电力负荷预测.准确的预测能够为电力工程建设提供有力的数据支持，对电力系统安全经济运行和国民经济发展具有重要意义。 本文首先简要地介绍了电力系统中长期负荷预测的研究背景和意义、基本原理，对中长期负荷预测研究的现状进行了综述，分析并比较了常用的中长期负荷预测的方法；其次介绍了负荷预测的分类、特点、影响其发展的因素，以及预测误差产生的原因；然后从一元线性回归和GM（1，1）两种方法着手，建立两种数学模型，对模型进行实例分析，对比两者的误差，发现线性回归不如GM（1，1）准确。 所以GM（1，1）模型更适合河南省当前时段电力负荷的预测，是一种精度高，误差小的好方法。 关键词：中长期负荷预测，线性回归，灰色理论，GM（1，1）模型 ……………………………………………………………精品资料推荐…………………………………………………
2 Forecasting for Medium and long Term Load Abstract: Load forecasting for power system is one of the important task of power utilities. Accurate load forecasting is helpful to planning generators’ starting and stopping in the interior of the electrical networks economically and reasonably，preserving the security and stability of power system，reducing the unnecessary circumvolving repertory capacity，making planning to overhaul the units in reason，ensuring the normal production and life of the society，effectively reducing the cost of generating electricity，increasing the economical and social benefit. Mid-long term power load forecasting takes 5 or 10 years as an unit for forecasting and is used to work out a plan for expanding power system, provide reliable reference for confirming the future power supplying sites，power construction scale，power industries layout, and for balancing power grid funds and human resources in the local area. Because the mid-long term power load forecasting is affected by many uncertain factors，up to now，no one model can obtain the satisfying forecasting results under different conditions of time and areas. It is necessary to analyze the local load change，think about the practical situation，and to choose proper method. This paper first briefly introduces the research background and significance of the medium and long-term load forecasting electric power system, the basic principle, the status quo of research on medium and long-term load forecasting are summarized, analyzed and compared the commonly used method of medium and long-term load forecasting; Secondly introduces the classification and characteristics of load forecast and the influencing factors of its development, and the reasons of the prediction error; Then from monadic linear regression and grey mathematics, two methods to establish the mathematical model, two kinds of the model is analyzed, the contrast error of the two, find accurate is inferior to the gray linear regression model. So the GM (1, 1) model is more suitable for the current time in henan province power load forecast, is a kind of high precision, small error. Keywords: Medium and Long Term Load Forecasting，linear regression model，Grey Theory， GM(1,1)