智能算法在电网负荷预测中的应用研究-开题报告【范本模板】
基于智能算法优化的电力负荷预测技术研究
基于智能算法优化的电力负荷预测技术研究随着社会经济的迅猛发展，电力行业作为国民经济中的重要组成部分，其供应质量与安全保障也成为时刻需要关注与提升的问题。
在电力供需平衡中，电力负荷预测技术作为重要的管理手段，对于实现电力系统的有效调度与平衡具有至关重要的作用。
本文将从智能算法优化方向入手，对电力负荷预测技术的研究进行探讨。
一、电力负荷预测技术概述电力负荷预测技术是指利用数学模型、统计模型、物理模型等技术手段，对电力负荷进行预测、分析与评估，实现精准的负荷预测。
该技术在电力行业中具有广泛的应用，在电力系统调度中占据着重要的地位。
通过对历史数据的分析与处理，结合未来环境因素的预测，以及预测结果的优化调整，能够为电力系统的平衡与稳定提供有力的支撑。
二、基于统计模型的电力负荷预测技术1.时间序列模型时间序列模型是一种基于统计方法的电力负荷预测模型，主要是采用历史负荷数据进行建模，并根据历史数据中的发展趋势、周期性、季节性等特征，来预测未来一段时间内的负荷数据。
时间序列模型的优点在于模型简单、易于理解，同时具有一定的预测精度，缺点则是无法考虑负荷与环境因素之间的相互影响关系。
2.回归分析模型回归分析模型是一种将负荷数据与多因素(如气温、湿度、节假日等)进行回归分析的方法，通过对多个影响因素的统计分析，来预测未来一段时间内的负荷数据。
回归分析模型具有较高的预测精度，但需要大量的历史数据和繁杂的分析过程。
三、基于智能算法优化的电力负荷预测技术基于智能算法优化的电力负荷预测技术是近年来迅速发展的一种优化方向。
该技术主要利用计算机智能算法(如神经网络、遗传算法、模糊逻辑等)对电力负荷数据进行优化和学习，从而实现更精准的负荷预测。
1.神经网络模型神经网络模型是利用人工神经元或计算机仿真神经元作为基本单元，通过神经网络的训练学习，来实现对负荷数据的模拟和预测。
神经网络模型具有学习能力强、可拓展性高等优点，在电力负荷预测领域有着广泛的应用。
电力负荷预测开题报告
表1
毕业论文（设计）开题报告
论文题目电力负荷预测
一、研究的背景和意义
1、背景
电力负荷预测是通过研究国民经济和社会发展的各种相关因素与电力需求之间的关系，并根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷数据。
其中电力系统负荷预测方法主要包括最大负荷功率、负荷电量及负荷曲线的预测。
对于本县（山区）而言，用电负荷高峰期一般出现在冬春季和传统节假日、如春节。
我县由于对春节负荷进行预测不重视，直接导致2011年春节50多台配电变压器因为过负荷烧毁的事故，对我局造成重大的损失，更是严重影响春节期间用户正常用电。
可见电力负荷预测在供电企业电网安全运行中的重要性。
2、意义
电力负荷预测是电力系统调度控制中心、生产技术、计划建设等管理部门的重要工作之一。
提高负荷预测技术水平，有利于计划用电管理，有利于合理安排电网运行方式和机组检修计划，有利于降低线路损耗，降低供电成本，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，更好地为社会服务，真正体现“万家灯火，南网情深”。
二、论文提纲
1电力负荷预测概述
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《2024年短期电力负荷的智能化预测方法研究》范文
《短期电力负荷的智能化预测方法研究》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，电力负荷的预测成为了电力系统规划与运营的关键环节。
准确预测短期电力负荷对于电力系统的稳定运行、电力的有效分配及供需平衡具有重要的实际意义。
面对复杂多变的电力市场环境，传统的电力负荷预测方法已经难以满足现代电力系统的需求。
因此，本文旨在研究短期电力负荷的智能化预测方法，以提高预测精度和效率。
二、电力负荷预测的现状与挑战目前，电力负荷预测主要依赖于传统的统计方法和物理模型。
然而，这些方法往往难以处理非线性、非平稳的电力负荷数据，且对于突发事件和极端天气的响应能力较弱。
随着大数据、人工智能等技术的发展，传统的预测方法已无法满足现代电力系统对于精度和效率的需求。
因此，我们需要寻找一种更加智能、高效的预测方法。
三、智能化预测方法的理论研究为了解决上述问题，本文提出了一种基于机器学习的短期电力负荷预测方法。
该方法通过收集历史电力负荷数据、气象数据、社会经济数据等，利用机器学习算法进行训练和预测。
具体而言，我们采用了深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行电力负荷的预测。
四、智能化预测方法的实现与应用1. 数据收集与预处理：我们收集了历史电力负荷数据、气象数据和社会经济数据等，并进行清洗、整理和标准化处理，以便于机器学习算法的训练。
2. 模型构建与训练：我们采用RNN和LSTM等机器学习算法构建电力负荷预测模型，并利用收集到的历史数据进行训练。
在训练过程中，我们采用了交叉验证等方法，以防止过拟合和提高模型的泛化能力。
3. 模型评估与优化：我们采用多种评估指标（如均方误差、平均绝对误差等）对模型的预测性能进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。
4. 实际应用：我们将优化后的模型应用于短期电力负荷的预测中，通过实际数据的验证，证明了该方法的有效性和准确性。
五、结论与展望本文提出了一种基于机器学习的短期电力负荷智能化预测方法，通过理论研究和实际应用，证明了该方法的有效性和准确性。
基于智能算法的电力负荷预测研究
基于智能算法的电力负荷预测研究随着社会的不断发展，能源的需求量不断增加，而电力作为一种现代化能源，在各行各业中被广泛应用。
然而，电力的供给和需求之间的差距和电力调度问题始终困扰着电力产业的发展。
而解决这些问题的关键就是有效地预测电力负荷。
传统的预测方法受限于经验和统计分析，往往难以满足需求，因此，基于智能算法的电力负荷预测研究就显得尤为重要。
一、智能算法的概念及研究情况智能算法是一种通过对计算机算法的改进和优化，以实现某种特定的智能能力的算法方法。
智能算法在最近几十年的发展中已经得到了广泛的应用，例如在图像识别、自然语言处理和电力负荷预测等领域。
在电力负荷预测领域，众多的智能算法被提出和应用，如神经网络、遗传算法、模糊逻辑系统和人工免疫算法等。
这些算法各自具有一定的优势和缺点，因此，在实际应用中，需要根据不同的情况和需求进行选取和优化。
二、基于神经网络的电力负荷预测研究神经网络是一种类似于人脑神经网络的模型，它可以学习数据特征并进行预测。
在电力负荷预测领域，神经网络广泛应用于单点预测和短期、中期、长期预测。
神经网络可以通过对历史数据的学习来获得未来的趋势和变化。
例如，在日前电力负荷预测中，神经网络可以通过对某个特定日期之前的几天同期的电力负荷数据进行学习和训练，来预测未来这一特定日期的负荷情况。
三、基于遗传算法的电力负荷预测研究遗传算法是一种模拟自然生态演化过程的强大的求解方法。
它通过改进种群的遗传机制，达到优化目标。
在电力负荷预测领域，遗传算法通常被用于特征选择和模型参数选择。
通过遗传算法对历史数据进行分析和反复求解，确定最佳的特征和模型参数，得到最优的电力负荷预测模型。
例如，通过对某个特定日期之前的历史数据进行分析，可以找出一些与电力负荷密切相关的因素，如气温、湿度等，并将这些因素作为模型的特征，通过遗传算法来优化和选择，从而得到更精确的预测结果。
四、基于模糊逻辑系统的电力负荷预测研究模糊逻辑系统是把罗辑单位模型运用到两个或多个变量之间的复杂关系中的数学方法。
基于人工智能的电力负荷预测算法研究
基于人工智能的电力负荷预测算法研究电力负荷预测是电力系统运行与规划的关键技术之一，能够有效地指导电力生产与供应，并为电力调度、电力市场运行、节能减排等决策提供数据支持。
随着人工智能技术的发展，基于人工智能的电力负荷预测算法逐渐成为研究热点。
本文将探讨人工智能在电力负荷预测中的应用，并重点研究基于人工智能的电力负荷预测算法。
首先，我们将介绍电力负荷预测的背景和重要性。
电力负荷预测是指根据历史负荷数据和相关影响因素，通过建立数学模型来预测未来一段时间内的电力负荷需求。
这对于合理调度电力资源、提高供电质量、降低用电成本具有重要意义。
传统的负荷预测算法主要基于统计学方法，如回归分析、时间序列分析等。
然而，随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷变化的复杂性增加，单一的统计学方法往往难以满足实际需求。
因此，基于人工智能的电力负荷预测算法应运而生，并在实践中取得了显著的成果。
接下来，我们将详细介绍基于人工智能的电力负荷预测算法的研究进展和方法。
人工智能在电力负荷预测领域的应用主要包括神经网络、遗传算法、粒子群优化算法等。
神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，具有自学习和自适应能力，适用于非线性负荷预测问题。
遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，通过不断演化产生最优解，适用于寻找最优负荷预测模型的参数。
粒子群优化算法是模拟鸟群觅食行为的一种优化算法，通过粒子的协同搜索来寻找最优解，适用于负荷预测问题中的特征选择和权重确定。
此外，还有一些新兴的人工智能算法被应用于电力负荷预测中。
例如，深度学习算法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)在负荷预测中取得了显著的成果。
CNN能够自动学习时间序列数据的时空特征，适用于负荷变化的非线性特征提取。
LSTM能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适用于负荷变化的时序特征建模。
基于智能算法的电力负荷预测与调度技术研究
基于智能算法的电力负荷预测与调度技术研究1. 引言随着能源需求的增长和电力系统规模的不断扩大，电力负荷预测与调度成为保证电网稳定运行和优化能源利用的重要任务。
传统的负荷预测与调度方法存在一定的局限性，对于复杂的电力系统而言，需要利用智能算法来提高预测精度和调度效率。
2. 电力负荷预测技术电力负荷预测是指通过分析历史负荷数据和影响负荷的因素，预测未来一段时间内的负荷情况。
基于智能算法的电力负荷预测技术已经取得了一定的研究进展。
例如，神经网络、遗传算法、模糊逻辑等智能算法被广泛应用于负荷预测中。
这些算法能够通过自主学习和优化，提高负荷预测的准确性和可靠性。
2.1 神经网络神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以通过训练和优化来实现负荷数据的非线性映射。
通过提取输入数据中的相关特征，神经网络能够对未来的负荷进行准确预测。
此外，卷积神经网络等新兴的神经网络模型也被应用于电力负荷预测中，进一步提高了预测的准确性。
2.2 遗传算法遗传算法是一种模拟进化过程的智能算法，通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作，优化负荷预测模型的参数。
遗传算法能够在大规模搜索空间中找到最优解，从而提高负荷预测的精度。
例如，通过遗传算法优化负荷模型中的权重和偏置项，可以得到更准确的负荷预测结果。
2.3 模糊逻辑模糊逻辑是一种模拟人类认知和推理过程的智能算法，通过建立模糊规则库，将不确定性和模糊性引入负荷预测模型。
模糊逻辑能够有效处理电力系统中存在的复杂因素和不确定性，提高负荷预测的鲁棒性和可靠性。
例如，通过建立模糊规则，将温度、季节和节假日等因素纳入负荷预测模型，可以得到更准确的负荷预测结果。
3. 电力负荷调度技术电力负荷调度是指根据负荷需求和电网运行状态，合理安排电力资源的分配和使用，保证电网的安全稳定运行。
基于智能算法的电力负荷调度技术可以实现电力资源的优化配置和调度决策的自主学习。
3.1 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能算法，通过模拟蚂蚁在搜索食物时的信息交流和跟随行为，实现负荷调度中的资源优化配置。
智能电网下的机器学习技术在负荷预测中的应用研究
智能电网下的机器学习技术在负荷预测中的应用研究智能电网是21世纪以来电力行业的主要发展方向之一。
它涉及到包括传统电力网、分布式能源系统、电动汽车充电和能源储存系统等在内的广泛技术应用，建立了一个能够高效有效地传输、分配和利用能源的智能化电力系统。
在智能电网的建设过程中，负荷预测技术起着至关重要的作用。
负荷预测技术是指利用历史负荷数据或其他相关数据，采用统计学方法或机器学习算法，预测未来几个小时或几天的用电量。
传统的负荷预测方法主要依赖于统计学方法，如时间序列分析、回归分析等。
这种方法的优点在于简单易用，但缺点在于预测精度难以提高。
随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究者尝试将机器学习技术应用于负荷预测中。
机器学习技术具有较高的自适应性和自我学习能力，完全可以代替传统的预测方法。
下面我们来看一下机器学习技术在负荷预测中的应用研究：一、机器学习技术的种类目前主要的机器学习技术有以下几种：支持向量机、神经网络、决策树、朴素贝叶斯等。
这些技术各自优劣不同，在实际应用中需要根据实际情况选择相应的技术。
支持向量机是一种分类方法，是在特征空间上构建最优分类面，使得两类实例之间的间隔最大化。
神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，它可以学习输入和输出之间的映射关系，从而实现对数据的分类和预测。
决策树是一种分类和回归的方法，它可以将数据分成不同的分类或决策，从而实现对数据的预测。
朴素贝叶斯是一种概率分类方法，它基于贝叶斯定理，利用先验概率和条件概率计算出后验概率，从而实现对数据的预测。
在负荷预测中，这些机器学习技术都有着广泛的应用，高效地实现了对负荷的预测。
二、机器学习技术与传统负荷预测方法的比较与传统方法相比，机器学习技术预测精度更高。
例如在支持向量机中，它可以学习样本之间的关系，优化松弛变量和分裂点等参数，减小预测误差。
在神经网络中，网络的隐层可以学习到数据之间的非线性关系，从而提高预测精度。
在决策树中，优化分类变量、分裂规则和叶节点等参数，可以较好地提高预测精度。
基于智能算法的电力系统负荷预测研究
基于智能算法的电力系统负荷预测研究第一章引言电力系统是国民经济发展的基础设施之一，对保障国家能源安全、促进经济增长、改善人民生活水平等方面起着至关重要的作用。
而准确的负荷预测则是电力系统运行和规划的基础，其准确性直接影响电力系统的经济性、安全性和可靠性。
因此，开展电力系统负荷预测研究具有重要的意义。
传统的电力系统负荷预测方法往往通过建立基于统计方法或时间序列分析方法的数学模型进行预测。
但此类方法往往需要人工手动导入数据进行处理，对数据的要求较高；而随着数据量的增加，手动处理数据的效率变得越来越低，同时模型的准确度有限。
此外，面对不断变化的天气、经济和社会环境，基于传统方法的电力系统负荷预测方式需要时刻对模型进行调整，因而无法满足现代电力系统对实时性、准确性和可靠性的要求。
近年来，随着人工智能和机器学习领域的发展，基于智能算法的电力系统负荷预测方法也逐渐受到了广大学者和研究人员的关注和探索。
本文主要针对基于智能算法的电力系统负荷预测进行探究和研究。
第二章智能算法简介智能算法是一种模仿人类智能，通过计算机算法实现特定任务的算法。
智能算法主要分为遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络算法等多种，其中，人工神经网络算法在电力系统负荷预测中应用最为广泛。
第三章基于智能算法的电力系统负荷预测模型基于智能算法的电力系统负荷预测模型主要分为两类：单一神经元模型和多层神经网络模型。
1. 单一神经元模型单一神经元模型是最简单的神经网络模型之一，其基本结构仅由输入神经元、输出神经元和加权函数构成。
在负荷预测中，单一神经元模型通常输入当天前几日的负荷值、天气数据、经济及社会数据等多种信息，通过训练程序对加权函数进行调整，从而得到准确的负荷预测结果。
2. 多层神经网络模型多层神经网络模型是相对于单一神经元模型来说更加复杂的神经网络模型，其主要结构由输入层、隐层和输出层构成。
多层神经网络模型在负荷预测中，通过对历史数据进行学习和训练，对负荷进行预测，并不断调整网络参数，提高预测精度。
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毕业设计（论文)材料之二（2）本科毕业设计(论文）开题报告题目：智能算法在电网负荷预测中的应用研究课题类型: 设计□，√实验研究□论文□学生姓名：学号：专业班级：教学单位:指导教师：王世芳（讲师）开题时间：2014 年 3月10日一、本课题的研究意义、研究现状和发展趋势1、课题的研究意义近十多年来，随着国民经济的不断快速发展，我国电力系统也随之面临着越来越大的挑战.电力系统的发展关系到国民经济命脉，它为社会发展提供能源保障，我们在对电力系统发展规划的时候，要充分考虑社会发展对电力负荷的需求，要依据国民经济发展趋势，做好电力系统的未来发展的规划与布局。
电力系统还要考虑各方面的经济因素，要以最大的性价比为社会为用户提供经济安全的电能.电力工业不同于一般的工业生产，鉴于电能的特殊性，它必须“按需而产”,因为它不能大量的存储，电力的生产和消费必须在同一瞬间进行，这就要求发电系统要随时根据电力系统负荷变化的趋势来及时调整自己的发电量以求达到用电与发电两者之间的动态平衡，不然就会给用户用电造成影响，给用户带来不便,严重的还会危及到电力系统的安全与电力系统的稳定，给电力公司造成巨大的经济财产损失。
社会的生产发展和民众需求促进了预测技术的发展。
预测工作一般是根据前人的经验或历史数据以及人们现在所掌握的信息资料，运用科学的知识方法手段,总结概况出所预测的对象未来将要发生的情况或者变化趋势。
科学的对未来做出预测,不仅仅能够提供给人们带来未来的信息,还能给人们提供有利的规划决策以供将来参考.近几十年来，伴随着世界经济、产业格局的不断发展变化，能源资源消耗也越来越大，一些能源愈用愈少，人们也逐渐意识到要发展不能仅仅只着眼于现在,还要根据实际情况出发,制定出可持续的适合人类社会发展的计划,这就需要依靠预测技术有效地对现有资源进行分析，做好优化配置,才能在未来的发展中立于不败之地。
伴随着预测理论、方法不断完善丰富以及计算机技术、人工智能技术等的发展，目前很多预测领域取得了长足的发展，预测结果越来越准确，预测模型越来越完善,在很多领域的预测己经达到了相当惊人的预测精度。
某些领域预测的精度甚至己经达到了很高的水平.电力系统领域的负荷预测的研究从二十世纪八十年代后才有了较大的发展，虽然起步比较晚,但是发展很快，目前血多高校都开设了负荷预测专业方向，对负荷预测的发展起到了很大的推广促进作用.电力负荷预测是电力系统管理现代化的重要内容之一。
在进行电力负荷预测之前我们先要获取到大量的历史数据和调查资料,根据掌握到的这些资料和数据我们要对其进行归纳和分析，要充分考虑用电负荷的现状及未来的发展趋势，综合考虑自然条件以及社会发展对负荷的影响因素,全面结合电力系统的运行特征、增容规划等因子,站在高屋建领的角度对整个电力系统的负荷调度、转移、生产、消费进行全方面的考虑，提出一个数学模型来建立起未来负荷与现有的历史数据及资料之间的关系，并且要求数学模型预测出来的负荷值能达到一定精度，这才是科学的电力负荷预测的目标。
由前面的内容我们知道电力系统有它的特殊性，它不能长时间存储大量的电能,因此负荷预测成为了电力系统调度运营部门的重要工作，电力系统调度运营部门在制定发电计划和调度方案的时候要根据电力负荷预测的结果作为基本参考，在准确的预测的基础上,对电力网络内部电能实时进行调度，从而合理地安排电网内部发电机组的启停，减少不必要的旋转储备容量和机组启停次数，减轻电能存储的任务，降低电能浪费所带来的损失，提高电能的便用率,保持电网还仃的安全性和稳足性,保障于电力公司的经疥效益。
电力公司在制定未来的电网规划时也将以电力负荷预测结果为基本参考依据，根据未来负荷的增长趋势，考虑是否增加新的发电机组、新增发电机组的容量大小、负荷过重母线是否进行负荷转移等等,这些都直接或间接的影响着电网的整体规划和未来发展,可以说，负荷预测决定着一个电网的发展布局,对整个电网来说，负荷预测都是非常重要的一项工作。
2、研究现状从二十世纪六十年代开始，世界经济快速发展的国家的电力需求也在不断增长，电力负荷预测也随之慢慢被人们重视起来.最初的电力负荷预测大部分仅仅是依靠人工主观的经验来进行预测，后来随着数学理论的不断发展和计算机科学技术的兴起,人们逐渐开始采用各种数学理论结合计算机技术来进行负荷预测. 比如常见的时间序列法、回归分析法等都是从经济领域借用过来的，而到了上个世纪90年代，负荷预测专家人员开始采用一些新的方法,比如:数学模型法，统计学方法。
后来由于人工智能以及数据挖掘技术的兴起，人们意识到采用普通的线性模型是不能完全解决负荷预测的，因为负荷变化受到各种因素的影响，这些因素带来的影响往往是非线性的,于是乎,基于人工智能的神经网络负荷预测方法、小波分析、数据挖掘技术等先进理论被引入到负荷预测领域.目前,主要的电力负荷预测技术主要分为两类：基于参数模型的方法和基于非参数模型的方法。
其中，基于参数模型的方法主要是建立基于负荷的统计模型或数学模型,通过分析负荷数据和负荷影响因素两者之间的关系来进行负荷预测，常见的基于参数模型的方法主要有时间序列模型、回归分析模型、趋势外推模型等方法。
但是我们知道电力负荷预测受到季节，气温,降雨等因素影响,具有非线性、不确定性和时变性，不能完全通过直接的数学公式来表达,即便能够相应的模型，也存在着诸如计算复杂,难于实现等问题。
而基于非参数模型方法则克服了这些弱点，它不必通过复杂的来进行建模,也不必事先了解模型结构和参数,完全能够适应具有非线性、不确定性和时变性的电力负荷预测。
基于非参数模型的方法大部分都是建立在高级数学理论基础之上，比如小波分析法、模糊逻辑、灰色系统法和人工神经网络理论等等方法，这些方法考虑了电力负荷预测的各方面影响因素, 不是简单了建立负荷现在与未来的一种线性关系,而是更多的考虑了他们的非线性关系,通过对原始数据的拟合逼近，找出他们之间的规律，因而相较于传统的方法，他们更具优越性，预测结果相比来说也更精确。
从我们能够查阅的资料情况来看，目前国内外对负荷预测的研究都很多,范围也很广泛，只不过国外由于他们的经济发展己趋于平稳阶段，其用电负荷相对来说以及趋于平缓变化趋势，故而国外对短期预测的研究较多，而对中长期负荷预测的研究则比较少，而国内由于经济发展水平迅猛，各地都在大搞经济建设，又由于我们地域辽阔，各地的气候变化相差很大,因此我国在短期电力负荷和长期电力负荷的研究中一直都是坚持两手抓的原则，既考虑了短期电力负荷中影响因素的影响,又考虑了长期负荷预测对电网长远规划布局的作用。
中长期负荷预测的区间比短期负荷预测预测的时间更长，是电网规划中的基础性工作，在国外Ghiassi等人提出了基于改进型的神经网络方法,并应用在实际中,取得了很好的效果。
Al—Hamadi和Soliman等人根据印度的地域特点提出了时间序列方法，尝试将每天的负荷和每年的负荷之间进行一定程度上的关联，从而来预测长期负荷需求。
Niu等提出了微粒群优化算法用来修正原始数据.另外模糊理论集也被应用在处理同一时刻、不同地域据的负荷预测。
短期负荷预测研究中广泛使用的神经网络方法由于其具有非线性建模的好处，也经常应用在中长期负荷预测之中。
Farahat尝试将模糊论和神经网络结合来进行长期工业用电负荷预测。
Otavio巧妙的利用两个自组织映射网络组成的神经元和由一个具有单层感知器的神经网络相结合进行长期负荷预测，以预测未来两年中每月或者每周的负荷峰值，取得了很好的效果。
EL-Ela等人在前人的基础上改进了人工神经网络方法，提出了一种误差反方向传播算法，并应用到了埃及电力网络的长期负荷预测中。
专家系统方法被Kandiletal等人应用到了长期负荷预测中。
可查阅的资料文献来看,我国于1998年开始电力工业市场改革，几乎每个电力区网的负荷预测技术都有重大进展,建立起了大批负荷预测子系统。
其中，比较典型的有福建省的电力需求预测程序，山东省的基于线性外推和神经网络相结合的方法，长沙电力学院和广西电网调度中心联合开发的适用于广西省电网的短期电力负荷预测应用软件。
湖南郴电国际发展股份有限公司开发基于BP神经网络算法的短期电力负荷预测子系统，并针对BP神经网络在短期电力负荷中存在的问题做了启发式的改进,为公司带来了巨大经济效益。
3、发展趋势电力系统将是一个数字化、信息化、互联、交直流并存、电能质量大大提高的强大系统。
电力科技与其他科学发展将会更加交融和促进，电力系统与许多领域发展的相关性变得越来越大,特别是信息融合技术出现后，在解决同一个问题时，会有许多的不同领域的办法，各科学也不再分得那样细,人工智能，专家系统，统计学理论，小波理论,模糊理论，灰色理论等均已经与电力系统的许多领域想结合并在实际中也解决了许多问题。
使得负荷预测技术具有如下发展趋势：（1）近现代方法取代经典、经验方法，综合考虑影响负荷的各种因素.二十一世纪60年代以来提出的回归法、时间序列法、指数平滑法主要基于负荷形状及函数形式对负荷进行研究，主要把负荷预测不确定性归为随机性，运用概率论与数理统计的方法进行处理，存在的缺点有:模型与数据不分离，建模所需数据量大，运算速度慢；精确度低。
灰色预测法、专家系统法、卡尔曼滤波法、小波分析法和神经网络法除了考虑负荷形状等因素外，还涉及及影响负荷的许多外在因素，如天气状况、日期特征等，因而精度进一步提高,具有较好的发展前景。
（2）人工智能技术与现代数学理论结合应用包括神经网络在内的人工智能技术可以广泛应用于短期甚至中长期负荷预测.除了各种单一人工智能技术应用负荷预测外，还有神经网络和模糊系统的结合、神经网络与遗传算法的结合、神经网络与小波分析方法的结合等正成为研究热点。
(3）应用组合预测技术单一预测方法所用的信息是有限的,不同的预测方法所用信息是不会完全相同的，将各种单一预测结果进行组合可以得到组合预测结果。
但也不能说组合预测结果就一定比单一模型，则用这个模型进行预测角度建立多种模型进行组合预测.组合预测集多种预测模型的信息,往往能够达到改善预测效果的目的,也是一种新颖而可行的预测方法.二、研究方案及工作计划1、研究方案：本设计主要研究基于人工神经网络法的电网负荷预测技术。
其主要工作内容包括:（1）负荷预测技术的总结与研究.主要包括负荷预测的分类、特点及特性的分析；负荷预测的基本模型的概述;总结了国内外负荷预测的传统及最新技术，着重分析了人工神经网络法在负荷预测中的应用。
对各种算法比较及改进进行了研究.(2）研究基于人工神经网络的预测模型的建立，验证模型的可行性。
（3)重点研究了BP网络模型建立中的隐含层数确定、隐含层节点数确定、训练次数与精度的关系、学习速率的选择、初始权值、训练样本的选择及归一化处理等相关问题进行了较深入定性和定量分析，并通过算例进行了比较实验.(4)在分析BP网络缺陷的基础上，采用改进的BP神经网络，建立短期负荷预测的模型，应用4种改进的BP网络算法进行负荷预测模型的建立，并采用历史数据进行了算例分析。