电力系统短期负荷预测：基于调度自动化与AI技术的优化设计

本文主要探讨了电力系统中的数据交换方式，特别是在高级设置技巧中，以"5数据交换方式-Advance Steel 高级设置技巧"为主题，围绕电力负荷预测系统的设计和优化展开。首先，概述了实时数据管理系统和历史数据管理系统的核心作用，前者负责处理来自SCADA系统的电网运行数据，后者则利用MS SQL Server数据库存储历史和实时数据，确保数据的安全和可靠性。 负荷短期预测系统作为应用软件的一部分，其软件结构层次明确，需要确保其不会干扰调度自动化系统的正常运行。系统采用局域网连接，通过TCP/IP协议进行通信，工作模式采用客户机/服务器式和网络分布式结合，以适应负荷预测的短时性需求。预测程序和计算过程部署在调度自动化系统的工作站节点上，通过开放数据接口函数实现数据请求和数据流编程。 数据交换方面，电力负荷预测依赖于调度自动化系统的历史数据，通常通过TSQL查询接口获取。然而，TSQL在大规模数据查询时效率不高，因为其工作在独立界面可能导致数据传输延迟，因此临时数据文件的使用降低了系统性能。为解决这个问题，作者提出采用DCOM数据库接口技术，提高了数据交换的效率。 在算法研究部分，论文介绍了将人工神经网络模型与资源分配网络相结合的预测方法，首次将其应用于电力负荷预测，增强了预测精度。此外，还利用专家系统进行天气突变情况下的预测结果修正，进一步提升了预测准确性。开发的短期电力负荷预测系统集成了多种预测方法，如最小二乘法、线性回归、时间序列分析、相似日法、神经网络以及组合算法，以供用户选择和对比，从而提高预测精度。 该系统设计上考虑了调度自动化系统的实际需求，以c++Builder进行可视化开发，采用MSSQLServer作为后台数据库，确保了系统的实时性、经济性和实用性。以实际电网为例，系统展示出良好的预测性能，预测结果合理，界面友好且操作简便，有助于提升预测人员的工作效率。 论文的关键点在于电力系统短期负荷预测的算法创新、系统设计的实用性和效率优化，以及与调度自动化系统的集成，这些都是推动电力市场技术支持系统发展的重要组成部分。通过本文的研究，可以为电力系统的现代化管理提供有效的负荷预测工具，为电网运营决策提供强有力的支持。