电力系统短期负荷预测研究及应用系统开发

"负荷预测的发展和研究现状-advance steel 高级设置技巧" 电力负荷预测是电力系统规划和运营的核心环节，对于电力工业的健康发展和国民经济有重大意义。负荷预测的准确性直接影响电力系统的安全性和经济性，以及电能质量。预测不足可能导致供电紧张，而预测过量则会增加运行成本，两者都会对经济效益和社会稳定产生负面影响。因此，提高负荷预测的准确度是电力系统管理的重要任务。 电力系统短期负荷预测，特别是在能源管理系统(EMS)和电力市场技术支持系统中，扮演着关键角色。它是衡量电力企业管理现代化水平的重要指标，也是机组优化组合、经济调度和最优潮流决策的基础工具。随着电力市场的发展，负荷预测的精度要求越来越高，尤其是在市场经济条件下，负荷预测的重要性更加突出。 在研究现状方面，我国对负荷预测的重视经历了从忽视到重视的过程。早期由于计划经济体制和电力供应紧张，负荷预测并未得到充分关注。随着电力市场供需关系的转变和市场化改革的推进，负荷预测的准确性和紧迫性日益凸显。近年来，国内外学者对负荷预测方法进行了大量研究，提出多种预测模型，如人工神经网络模型、资源分配网络模型、最小二乘法、线性回归法、时间序列法、相似日法等。其中，人工神经网络模型在负荷预测中的应用，尤其是在结合专家系统进行天气突变情况下的预测修正，提高了预测精度。 在应用系统开发上，本文提到了一个基于调度自动化系统的短期电力负荷预测系统，该系统采用客户机/服务器模式，利用MSSQL Server作为数据库，使用面向对象的C++Builder进行程序和界面开发，集成了多种预测方法，以提高预测精确度和操作便利性。通过实例运算，该系统证明了其在地区电网短期负荷预测中的实用性，能够有效提升预测人员的工作效率。 电力系统短期负荷预测是电力运营的关键技术，其研究和应用不仅涉及预测模型的创新，还包括预测系统的开发，以满足电力市场和调度自动化的需求。未来的研究将继续聚焦于提高预测精度，适应电力市场的动态变化，以及开发更智能、更高效的预测工具。