简介：摘要电力系统负荷预测是电力系统规划工作的主要组成部分，也是保证电力系统运行稳定和经济效益的前提所在，需根据当前的用电数据对政治、经济、气候等多种因素进行考量，对未来的用电量进行科学预测。负荷预测工作包括未来需求量（功率）的预测以及未来用电量（能量）的预测。电力需求量的预测对于电力网络运行的容量数值有着直接影响，如发电、输电、配电系统新增容量数值大小；可以根据电能预测值选择适宜的设备类型。

简介：摘要在电力企业中，电能的生产、输送、分配和消费是组成一个体系的，并且其实同时进行的，因此，其整体的每一个环节都是难以储存的，所以，必须在电力市场环境下注重对负荷预测的研究。本文针对电力市场环境下的负荷预测探析，以供参考。

简介：摘要本文首先介绍了常见的时间序列分析模型，给出了模型的构建方法，包括对数据进行预处理，对模型参数的估计和对模型的定阶方法，最后，运用MATLAB软件对某地区一段时间的电力负荷实现时间序列模型构建和预测，并进行了误差分析。

简介：摘要为提高城市电力规划的科学性、经济性和合理性，确保规划编制质量，使城市规划中的电力规划更好地贯彻执行国家城市规划、电力能源的有关法规和方针政策。应根据所在城市的性质、规模、国民经济、社会发展、地区动力资源的分布、能源结构和电力供应现状等条件，按照社会主义市场经济的规律和城市可持续发展的方针，因地制宜地进行城市电力规划及负荷预测分析。布置、预留城市规划区内发电厂、变电所、开关站和电力线路等电力设施的地上、地下空间位置和用地时，应贯彻合理用地、节约用地的原则。本文根据作者多年工作经验，对电力规划及负荷预测分析进行了详细的阐述，并提出了一些作者自己的观点和看法。

简介：摘要电力负荷预测是电网公司的一项重要工作，现实中很多因素均能导致负荷变动，故电力负荷具有周期变动以及随机变动的特征。任何一种单一预测法均不能较为全部的预测电力体系负荷变动，对于这个问题，这篇文章引进竞争理论，将BP神经网络(BPNN)与自回归滑动均匀模型(ARMA)相联系，构建成组合式预测法(ARMA－BPNN)，其归纳使用了两者的长处，能够预测周期性和非线性电力负荷变动。该预测办法的BPNN预测电力负荷的非线性规则，ARMA预测周期性规则，最终将两者预测成果叠加，得出最终的负荷变动规则。表明，ARMA－BPNN兼具两者长处，起到了优势互补的效果，提高了电力负荷预测的精准度。

简介：摘要伴随着我国的电力行业发展改革在持续的深入，促使我国电力市场的发展越来越规范以及完善，但是通常情况下电力企业主要为独立进行经营的，并且也承担着市场所带来的风险，所以在对其电网进行规划的过程中必须要能够全面的去考虑各个方面的问题，使其可以更好的保证电网运行的整体质量，并且也可以达到安全高效的目的，然而要想对这个目标进行实现，必须要能够做好其电力系统中的电力负荷预测方面的工作。

简介：摘要：电力负荷预测与动态调度技术研究"是一个重要的课题，它关乎到电力系统的运行效率和可靠性。本文通过对相关文献的综述和分析，从多个方面探讨了电力负荷预测和动态调度技术的发展现状和应用前景。

简介：摘 要: 针对在海量用电数据环境下，如何提高电力负荷预测精度的问题，文中提出了采用人工鱼群优化的极限学习机方法对电力负荷进行预测。对传统的极限学习机和人工鱼群算法的数学模型进行了分析，文中提出采用人工鱼群算法优化极限学习机的初始权值和阈值，将人工鱼群全局寻优之后获得最优个体作为极限学习机的输入权值和隐层阈值，从而提高极限学习机的网络性能。通过仿真实验，将改进的极限学习机与传统的极限学习机进行结果对比分析，发现改进的极限学习机误差更小，验证了文中所提方法在电力负荷预测上的有效性和可行性。

简介：摘要：

简介：摘要：随着工业化和城市化的快速发展，电力需求不断增长，电力系统的稳定性和可靠性变得尤为重要。传统的电力负荷预测方法往往依赖于历史数据和简单的统计模型，这些方法在面对复杂多变的电力市场和用户行为时显得力不从心。大数据技术的兴起为电力负荷预测提供了新的解决方案。通过收集和分析大量的历史数据、实时数据以及用户行为数据，可以更准确地预测电力负荷，从而优化电力资源的配置，提高电力系统的运行效率。

简介：摘要：本文旨在探讨建筑电力负荷的特性分析及其预测方法，通过综合分析电力负荷的多种影响因素，提出适用于建筑电力负荷预测的多种数学模型和算法。文章首先概述了电力负荷预测的背景和意义，随后详细分析了建筑电力负荷的分类、特点及其影响因子。在此基础上，文章探讨了多种电力负荷预测方法，包括经典的数学统计方法和新兴的人工智能方法，并重点介绍了这些方法在建筑电力负荷预测中的应用。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：摘要：随着我国经济实力的飞速提高，人民生活水平也不断提高，同时所消耗的电力大幅度增加。在电力系统的整体运行中，加强电力负荷预测精准度，是提高电网监测管理水平的有效方法，从而为社会经济发展提供可靠的能源支撑。基于此，本文首先论述了电力负荷预测的含义、影响及方法，然后分析了电力负荷预测精准度与电力系统经济性运行的关系，最后就如何提高电力负荷预测精准度，提出了几点策略，以供参考。

简介：摘要：

简介：摘要：本文旨在研究车间电力负荷预测与优化调度策略，以提高车间的能源利用效率和生产效率。通过对车间电力负荷数据的分析和预测，结合优化调度算法，实现对车间电力负荷的合理分配和调度，从而降低能源消耗和生产成本。本文采用了多种方法进行研究，包括数据采集与分析、负荷预测模型建立、优化调度算法设计等。通过实际案例验证了所提出的方法的有效性和可行性。本文的研究结果对于车间电力负荷管理具有重要的参考价值和实际意义。

简介：摘要

简介：摘要：电力负荷预测与管理是电力电气系统运行和规划过程中的重要环节。通过准确预测电力负荷，电力系统可以合理安排发电计划、优化能源利用，从而满足社会的用电需求，提高能源利用效率，减少运行成本和环境影响。基于此，本篇文章对电力电气系统的电力负荷预测与管理进行研究，以供参考。

简介：摘要：电力负荷预测与优化调度是电力工程中关键的技术之一。准确的负荷预测可以帮助电力系统合理规划和配置资源，优化调度可以提高电网运行的效率和稳定性。本文综述了电力工程中电力负荷预测与优化调度的研究现状和方法，分析了相关问题及其解决方案，并对未来的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：电力负荷预测与优化是电力系统管理中的关键技术之一。随着电力市场的开放和智能电网的发展，准确预测电力负荷并对其进行优化配置，对于提高电力系统运行的经济性和可靠性具有重要意义。本研究采用时间序列分析和机器学习算法对历史电力负荷数据进行分析，预测未来电力负荷趋势，并通过优化算法对电力资源进行合理分配，以降低运营成本和提高能源利用效率。实验结果表明，采用优化后的预测模型，电力系统的运行成本降低了10%，能源利用率提高了15%。本研究的结论为电力系统负荷管理和优化提供了有效的方法和策略。

简介：摘要负荷预测是一种科学性较强的电网规划基础工作。由于负荷的动态变化特性，预测结果的准确度受到大量不确定因素的影响。本文通过研究贵州贵安新区的负荷性质和变化趋势，选择负荷密度指标开展分片区预测，再回归分析的方法进行预测，在一定程度上排除了不确定因素的干扰。预测结果经校验合理，符合电网规划的要求。