电力系统短期负荷预测模型研究

"这篇论文是关于2016年电工杯竞赛A题的获奖作品，主题聚焦于电力系统短期负荷预测，旨在通过多种模型提高负荷预测的准确性，从而助力电力系统的优化决策。论文涉及的主要方法包括日负荷量模型、多元线性回归模型、ARIMA预测模型以及BP神经网络算法。" 在电力系统运营中，短期负荷预测是关键的一环，它能帮助电网调度部门提前规划电力供应，确保系统的稳定运行。这篇论文详细探讨了以下几个方面： 1. **日负荷量模型**：为了预测日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日平均负荷和日负荷率，论文建立了多个模型。以地区二为例，通过Excel软件分析2014年的负荷数据，得出了具体数值，并对比两地数据波动性，发现地区二的数据更适合用于预测。 2. **多元线性回归模型**：针对日最高、最低和平均负荷与气象因素的关系，论文运用SPSS软件进行了回归分析。通过标准化残差图的检查，确认模型无趋势性，有效。逐步回归法被用来剔除非重要气象因素，提高预测精度，其中平均温度被推荐为重要指标。 3. **ARIMA预测模型**：为消除季节性影响，选取春季负荷作为参考，构建了ARIMA（1,1,1）模型。使用SPSS软件，得到高精度的预测结果，如地区一在特定时间点的负荷量预测模型。 4. **BP神经网络算法**：建立了基于BP神经网络的多元非线性系统模型，以Matlab进行编程训练，证明考虑气象因素可以提升负荷预测的精确度。 5. **日负荷率分析**：对于问题五，论文并未提供详细解述，但可以推测这部分可能涉及到如何利用日负荷率的变化来辅助预测，或者进一步优化现有模型。 这些模型的构建和应用展示了在实际操作中如何结合统计学和机器学习方法来提升电力系统的负荷预测能力，对于电力系统管理和研究具有重要的参考价值。通过多维度的预测模型，不仅可以更准确地预测负荷，还能帮助决策者更好地应对各种复杂的电力需求情况。