简介：摘要：考虑到历史电力负荷数据、天气、时间等信息的影响，电力负荷预测用于预测未来的电力负荷。对于独立的系统运行，有许多电力负荷预测应用为调度员提供信息和市场运行，如发电调度和系统备用发电，因此准确的电力负荷预测模型是规划管理和运行的必要条件。本文主要分析了基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究。

简介：准确的电力负荷预测结果有利于降低发电成本,提高电力系统的安全性和稳定性。随着智能化电力系统的不断发展和应用,带来了负荷数据海量化和高维化,分布式算法是解决对海量高维电力负荷数据进行负荷预测的有效途径,缓解了单机资源不足的问题,提高了算法效率。本文简要介绍了分布式算法的原理及特点,并探讨了其实现途径。

简介：随着电力用户的增加，各种电力用户产生的数据，用传统的简单的负荷预测方法难以满足人们对于大数据的分析。大数据时代的来临，在电力系统中不断显现出来的。随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展，直接导致了电力用户侧数据呈指数式增长，使电力用户侧大数据变得十分复杂。本文主要是针对电力用户侧数据的一些特点提出一些并行负荷预测方法。电力用户侧数据特征有数据数量大、数据结构类型繁多和更新的速度快。电力用户侧大数据在存储处理这些数据上对我们研究这些数据是一个挑战。本文是基于随机森林算法的并行负荷预测方法，通过现代热门的云计算，对影响数据的历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析。

简介：摘要电力系统长期负荷预测在降低故障率，保证电力系统安全运行等方面起到非常大的作用。在电力系统长期负荷预测中通过对负荷数据进行计算和处理，从而准确把握电力系统运行情况，进而对电力系统未来一段时间内的负荷进行预测。电力系统负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益。本文系统地介绍和分析了各种负荷预测的方法及特点，并提出加强电力系统负荷预测精度的措施和方法。

简介：为准确预测电力系统中期负荷，针对常用BP算法的预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点，改进了基本BP算法，建立了中期负荷预报模型。负荷预测仿真表明，对BP算法的改进可使预测精度和收敛速度均得到显著的提高．

简介：

简介：摘要在对大数据技术展开分析的基础上，本文结合电力项目实际情况，对大数据技术在电力负荷预测中的应用方法进行了探讨，提出了大数据技术应用方案和电力负荷预测功能架构，对电力负荷预测模型和流程进行了分析，为关注这一话题的人们提供参考。

简介：摘要随着我国社会经济的不断发展和人口数量的不断增加，对于用电的需求量也是越来越大，保证电力系统的正常运行也变得越来越重要。电力负荷预测在配网规划中的应用对于保障用户的用电安全发挥着十分重要的作用。本文总结了配网规划中电力负荷预测应用的作用，分析了影响电力负荷预测的因素以及常用的电力负荷预测方法，并进一步对配网规划中电力负荷预测的具体应用进行了探究。

简介：摘要近年来，随着电力行业的不断发展，电力系统日趋复杂，电力负荷将不断增长。而正确的预测电力负荷是电力规划的基础，可以为地区和电网的电力发展速度、电力建设规模、电力工业布局、能源资源平衡以地区或电网资金和人力资源的需求和平衡提供可靠的依据。要明确具体的不同地域和区间的电力负荷，根据负荷量进行合理规划，从而做到电力供需的平衡，充分保证每一个用户的实际用电需求。本文在此凑够电力负荷预测的原理出发，对电力系统负荷预测的几个有效方法做了一定的研究。

简介：基于电力系统中长期负荷预测的特点,针对常规灰色预测模型存在的不足,提出一种基于数据平滑处理,以及线性回归残差修正的改进灰色预测方法。对某地区算例比较和分析表明,本方法可明显提高中长期负荷预测精度。

简介：摘要随着电力市场的发展，负荷预测的重要性日益显现，并且对负荷预测精度的要求越来高。传统的预测方法比较成熟，预测结果具有一定的参考价值，但要进一步提高预测精度，就需要对传统方法进行一些改进，同时随着现代科学技术的不断进步，现代负荷预测的理论会越来越成熟，预测的精度越来越高。做好电力负荷预测是电力供应公司的重要任务之一，也是确保电网规划质量的关键。基于电力负荷预测的概念，本文详细描述了城市电网规划负荷预测方法的分类和常规负荷预测方法，并分析了其优缺点。最后，结合实例，如何在电网上进行电力负荷预测。其规划的应用价值证实了电力负荷预测在电网规划中的重要性。

简介：摘要电力系统负荷预测是系统发电计划的主要组成部分，是电力系统能够正常运行的重要保证。准确的电力系统负荷预测能够对各规划年每个供电区的供用电量予以确定，完善每一规划年用电负荷构成以及整体负荷发展水平。可见，负荷预测在电力系统供电、规划以及调度等部门中有着重要的基础性意义，负荷预测的准确与否直接关系到电网内部机组的正常启停以及电网能否安全稳定运行，以便对检修计划合理安排。本文对电力系统负荷预测方法分析及应用进行探讨。

简介：摘要在电网建设规模逐渐增加以及建设速度不断加快的时代背景下，电网系统的运行需要有强大的数据分析以及数据处理的能力，只有这样才能够有效确保电网运行过程中的安全性。鉴于此，本文就大数据平台电力负荷预测展开探讨，以期为相关工作起到参考作用。

简介：摘要在电力系统中，负荷指电力需求量或用电量。需求量是指能量随时间的变化率，即指功率。负荷预测包括两个方面的含义对未来需求量的预测和用电量的预测。电力负荷的准确预测是不仅是电力系统安全运行的前提，还是电力市场分析的基础，对电力生产和国民经济都有重要意义，随着我国电力事业的不断发展，高质量、高效率的电网管理已经受到国家和电力部门的高度重视，高质量的电力负荷预测问题研究已经成为现代电力系统运行研究的重要课题之一。

简介：摘要本文主要研究基于BP神经网络的电力负荷预测，首先对BP神经网络理论进行了分析，阐述了BP神经网络结构和学习算法，然后重点研究基于BP神经网络的电力负荷预测，包括历史数据的选取及预处理、负荷数据的归一化处理、BP神经网络的拓扑结构、BP神经网络学习参数的选取以及预测误差的分析，在实际验证中取得了良好的效果。

简介：摘要在电力系统中，中、长期负荷预测是电网规划中的基础性工作，它为电网规划提供了必不可少的基础数据，其精度的高低直接影响着整个规划工作的优劣，因此准确的中、长期负荷预测的准确性就显得尤为重要。本文就目前电力系统中的经典预测方法、传统预测方法和现代预测方法做个一简单的介绍，对负荷预测方法的改进提供理论基础。

简介：摘要随着我国电力行业逐步推进智能电网建设，电网管理问题变得愈发重要，电网管理的主要内容就是负荷预测。通过分析电力负荷预测的重要性，分析电力负荷预测中人工神经网络的应用。

简介：摘要负荷预测数据是电力系统运行和规划的重要依据，精准的负荷预测对于提高电力系统实际运行的经济性和可靠性有着非常重要的意义。我国正在推进电力市场的体质改革，对于负荷预测的研究更显得尤为重要。因为对于负荷预测的系统对电力市场提供着重要的技术支持，为物资贸易管理系统以及决策制定支持系统提供数据支持，在电力市场进行运营的同时也让各种各样的负荷预测方法迸发出了新的活力。因此预测未来长期负荷变化比较可行的也是最有效的方法就是对电力负荷的历史纪录数据进行整理观察，然后针对实际情况和现有的资料查找适合实际情况的负荷预测方法。目前，电力系统长期负荷预测法主要有趋势外推法、时间序列法、回归分析法以及灰色预测法等，而其中灰色计算法对于历史数据要求少，并且对数据分布无特殊要求以及限制，具有运算简便和可检验的优点。故本文选取灰色预测法对长期电力负荷进行仿真运算，检验其对于长期负荷预测的作用。

简介：摘要由于电力市场的逐步完善以及电力改革的进一步深入，对于自负盈亏和自主经营的电力企业来说，电力负荷预测在电网运行和电网规划中的重要性不言而喻。当前电网负荷预测方法有很多种，选择最恰当的方法来提升电网负荷预测准确率是电网运行的重要内容之一，因此必须要对电网负荷的变化规律和影响因素做细致分析。

简介：摘要电力系统负荷预测是指从已知的电力系统、经济、社会、气象等情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，对负荷发展做出预先的估计和推测。电力系统负荷预测是发电部门制定发电计划和燃料计划的首要工作之一，是电力系统调度部门保证系统安全、稳定运行的重要基础，是电力规划部门统筹电力系统发展的有力依据。数据挖掘基础理论主要包括规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习等，数据挖掘分析，能够利用已有事实，对预测未来的结果，做出有力决策。本文在分析数据挖掘技术的基础上，对电力负荷预测系统进行研究，研究了数据挖掘在电力负荷预测中的应用。