电力系统短期负荷预测：4月22日实况与算法分析

"4月22日的预嗣曲线和实际负荷曲线图-advance steel 高级设置技巧" 这篇硕士论文探讨了电力系统短期负荷预测的算法及其应用系统，主要关注的是如何提高预测的准确性和实用性。作者朱向阳在研究中涉及了多种预测方法，包括指数平滑法、回归分析法、最小二乘法、时间序列法、相似日法以及神经网络法和组合优化法。 1. 短期负荷预测：在电力系统中，短期负荷预测是指对未来几小时或几天内的电力需求进行估算。这对于电力市场的运营、调度决策和能源管理至关重要，因为准确的预测能帮助平衡供需，避免电网过载或欠载。 2. 预测算法： - 指数平滑法：一种简单且常用的方法，通过给历史数据加权平均来平滑噪声，预测未来的趋势。 - 回归分析法：利用统计学中的回归模型，分析负荷与影响因素（如温度、时间等）之间的关系，建立预测模型。 - 最小二乘法：在拟合数据时，寻找使所有数据点与拟合曲线之间残差平方和最小的参数，常用于线性模型。 - 时间序列法：考虑负荷数据的序列特性，如季节性、趋势和周期性，预测未来负荷。 - 相似日法：基于过去类似日期的负荷数据进行预测，适用于负荷模式有明显周期性的场景。 - 神经网络法：通过模拟人脑神经元工作原理的模型，学习历史数据，预测未来负荷，适应复杂非线性关系。 - 组合优化法：结合多种预测方法的优点，通过优化算法选择最佳预测组合，提高预测精度。 3. 资源分配网络模型：论文提出了一种基于资源分配网络的预测模型，首次将其应用于电力系统负荷预测，经过实际数据验证，显示出较高的预测精度。 4. 专家系统：在天气突变等情况下，论文中提到了利用专家系统对预测结果进行修正，以提高预测的准确性。 5. 短期电力负荷预测系统：论文开发了一套集成于调度自动化系统的预测系统，采用C++Builder和MSSQLServer构建，具备实时性、经济性和实用性，支持多种预测方法，提供比较和校核，以提高预测精确度。 6. 应用实例：论文以实际电网数据为例，运行了各种预测算法，结果显示该系统能够满足地区电网短期负荷预测需求，预测结果合理，用户界面友好，提高了预测效率。 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。