电力系统短期负荷预测误差分析与算法研究

"电力系统短期负荷预测及其应用系统" 本文探讨了电力系统短期负荷预测的误差分析和高级设置技巧，特别关注了如何通过理解并计算预测误差来改进预测模型。负荷预测在电力系统中至关重要，因为它直接影响到电力供应的稳定性和经济效益。在描述中，文章提到了几种常见的误差分析方法： 1. 绝对误差和相对误差：这是最直观的误差衡量方式，其中绝对误差是实际值与预测值的差值，相对误差是这个差值与实际值的比例。它们常用于电力系统中评估预测模型的准确性。 2. 平均绝对误差（MAE）和平均相对误差（AARE）：这两种指标是误差的平均绝对值，用于消除正负误差的影响。MAE是所有点绝对误差的平均值，而AARE则是这些绝对误差与实际值平均值的比率。 3. 均方误差（MSE）：这是预测误差平方和的平均值，它考虑了误差的平方，避免了正负误差相互抵消的情况。 4. 均方根误差（RMSE）：它是均方误差的平方根，提供了一个与原始数据单位相同的误差度量。 5. 负荷预测准确率（NiceRate）：这是预测值与实际值之差的绝对值占实际值的比例，以百分比形式表示。 在电力系统短期负荷预测算法的研究中，作者朱向阳提出了基于资源分配网络的预测模型，首次将其应用于电力负荷预测，通过实际数据验证了其高精度。此外，为应对天气突变导致的预测不准确，还设计了一个专家系统来修正预测结果，进一步提升预测精度。 为了满足电网调度部门的实际需求，作者开发了一套短期电力负荷预测系统，该系统集成了多种预测方法，如最小二乘法、线性回归法、时间序列法、相似日法、神经网络法和组合算法，构建了负荷预测方法库。通过比较不同模型的预测结果，可以提高预测的精确度。实际运行表明，该系统具有良好的实时性、经济性和实用性，界面友好，操作简便，能有效提高预测人员的工作效率。 关键词涉及短期负荷预测、调度自动化系统、人工神经网络和专家系统，强调了这些技术在电力市场和现代电力系统管理中的重要角色。