【2016电工杯A题资料】电力系统短期负荷预测方法综述

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】电力系统短期负荷预测方法综述

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是电网调度和能源管理的关键技术，通常指对未来几小时到一周内的电力需求进行预测。这项工作直接影响发电计划制定、经济运行以及电力市场交易。

短期负荷预测的核心在于分析负荷变化特性。负荷曲线通常呈现明显的周期性（日周期、周周期）和随机波动性，同时受温度、湿度、节假日等外部因素影响。预测时需充分考虑这些特征。

常用的预测模型主要分为三类：传统统计方法如时间序列法（ARIMA模型）和回归分析法；人工智能方法包括神经网络（BPNN、LSTM）和支持向量机；以及混合优化模型如将小波分解与机器学习结合的方案。

精度评估是预测的重要环节，通常采用平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）等指标。实际应用中，不同地区需要根据负荷特性选择合适模型，有时还需考虑天气因素的修正模块。

当前研究热点集中在深度学习应用、多模型融合策略以及考虑分布式能源接入的新型预测框架。这些方法正在不断提升预测精度和适应性。