【2016电工杯A题资料】电力系统短期负荷预测方法的研究及实现

资 源 简 介

【2016电工杯A题资料】电力系统短期负荷预测方法的研究及实现

详 情 说 明

电力系统短期负荷预测是确保电网稳定运行的关键技术，主要预测未来几小时到几天的用电需求。其核心挑战在于负荷数据具有周期性、随机性和非线性特征，需结合多维影响因素（如天气、节假日等）构建高精度模型。

典型方法分为两类：传统统计模型（如ARIMA、指数平滑）擅长捕捉时间序列的线性规律；而机器学习方法（如LSTM、随机森林）能更好处理非线性关系。实际应用中常采用混合策略，例如先通过小波分解提取负荷数据的多尺度特征，再用神经网络分频段预测。

预测效果优化的关键点包括：数据预处理（缺失值填充、异常值修正）、特征工程（提取温度敏感度、日期类型标志）、模型融合（集成学习降低过拟合风险）。随着智能电表普及，基于高粒度数据的深度学习模型正逐渐成为行业研究热点。