电力系统短期负荷预测：回归分析与神经网络应用

"这篇硕士论文探讨了电力系统短期负荷预测的方法及其应用系统，重点研究了回归分析法在负荷预测中的应用。" 回归分析法是预测电力系统负荷的常用技术之一，它通过历史数据找出自变量（如时间、社会经济、气候等因素）与因变量（电力负荷）之间的关系，构建回归方程进行预测。根据涉及变量的数量，回归分析可分为单元回归和多元回归。单元回归分析仅考虑一个自变量，而多元回归则包括多个自变量。 在电力系统短期负荷预测中，通常使用多元线性回归模型。这种模型描述了因变量（负荷）与一系列自变量（如时间、社会经济指标等）之间的线性关系，形式化为y = bo + b1x1 + b2x2 + ... + bpXP + ε，其中bo到bp是待求的回归系数，x1到xp是自变量，ε代表随机误差。通过最小二乘法，可以找到使观测值与预测值残差平方和最小的回归系数，这称为正规方程，解出这些系数即可得到参数的估计值。 此外，论文还提到了非线性回归问题，通常通过转换转化为线性问题处理。同时，论文提出将人工神经网络模型引入短期负荷预测，尤其是资源分配网络模型，这种模型在实际负荷数据验证中显示了较高的预测精度。在天气突变等特殊情况下，结合专家系统对预测结果进行修正，可以进一步提高预测的准确性。 为了满足电网调度部门的需求，论文还开发了一套基于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统。该系统采用了客户机/服务器模式，使用SQL Server作为数据库，利用C++Builder进行可视化界面和核心程序的开发。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、相似日法、神经网络和组合算法，提供了一套完整的负荷预测方法库，允许对比和校核不同预测结果，以提高预测精确度。实际应用表明，该系统能够有效地服务于地区电网的短期负荷预测，界面友好，操作简便，且图形功能强大，提高了预测工作效率。 关键词：短期负荷预测、调度自动化系统、人工神经网络、专家系统