简介：摘要：社会经济水平日渐提高,居民用电需求相应增加,电力企业为满足电力资源调度需要,针对短期电力负荷准确预测,根据预测结果制定电网调度方案.电力大数据背景下探究常用预测方法,推动电力企业实现经济效益和社会效益双赢.希望理论研究者和从业者能够从中获取灵感,为电力负荷精准预测做出积极贡献。

简介：摘要：在事件不断变化的过程中电力负荷也会产生一定程度的变化，我们将这种情况下的某一个周期内的电网或者区域出现的一些最小或者最大负荷值称为这一统计期的最小负荷或者最大负荷。根据统计周期的不同可以将最大负荷分为年周期、月周期、日周期的最大负荷，而最小负荷也是分为面周期、月周期、日周期的最小负荷。而在电力负荷中平均负荷的概念指的就是某个周期之内负荷的平均值。在正常情况下我们对时间不断变化过程中电力负荷的波动规律用负荷曲线来进行表示，负荷曲线的主要功能是描某一个时间段内负荷在时间变化过程中的波动，曲线之中的横轴一般用来表示时间，而纵轴方向表示的一般为负荷的绝对值。在对负荷进行预测的过程中的准确性常常会受到很多因素的影响，而对这些影响因素进行有效的分析是保证电力负荷预测准确性的关键。

简介：电力负荷预测作为电网规划的基础工作，准确与否将直接影响到电网规划质量好坏，负荷预测工作就要求有着较强的科学性，尽管说负荷预测方法比较多，但是因为所需的数据难以得到，使得未来数据存在着一定不确定性。所以在实际负荷预测的时候，负荷预测通常是不够准确的，对于配电线路的规划，电力负荷的诸多预测方法中，专家预测方法、类比法，可以给予规划人员准确的负荷发展方向，进而落实好配网规划的工作。本文主要基于作者实际工作经验，简要的分析配网规划中的电力负荷预测，希望对相关从业人员有所帮助。

简介：电力负荷预测直接关系到电力规划工作质量,是电力系统管理的重要手段之一。本文从数理统计的角度,对电力负荷的定量预测方法做出相应的阐述和探讨,探索预测工作的科学化、标准化和程序化,以使负荷预测能真实反映社会对电力需求的客观实际。

简介：摘要：短期负荷预测是能源管理系统的重要组成部分，是市场机制下制定供电计划、电力调度计划和电力交易计划的重要基础，也为电力系统的经济、安全、稳定运行提供了有力保障。本文对智能优化的电力负荷预测技术进行分析，以供参考。

简介：【摘要】随着电力行业突飞猛进的发展，在大数据背景下，对电力负荷预测也提出了更为严格的要求，电力负荷预测能够在很大程度上为电力系统的安全稳定运行提供保障。因此，还需要电力系统转变传统人工操作方式，促进电力系统科学化、自动化发展。基于此，本文将对大数据环境下的电力负荷预测进行研究。

简介：摘要： 目前，我国的电力市场需求正呈现着一个不断上升的发展趋势，由于电力网络建设范围的不断扩大，电力规划的作用就突出的体现了出来。负荷预测是电力规划工作之中的重点工作内容，也是电力规划过程中实现供电计划、落实用电调度的基础保证。文章主要研究电力规划中负荷预测方法研究及其优化。

简介：

简介：摘要：随着我国经济实力的飞速提高，人民生活水平也不断提高，同时所消耗的电力大幅度增加。在电力系统的整体运行中，加强电力负荷预测精准度，是提高电网监测管理水平的有效方法，从而为社会经济发展提供可靠的能源支撑。基于此，本文首先论述了电力负荷预测的含义、影响及方法，然后分析了电力负荷预测精准度与电力系统经济性运行的关系，最后就如何提高电力负荷预测精准度，提出了几点策略，以供参考。

简介：摘要：随着电力工程的快速发展与电力需求的增加，电力负荷预测和调度优化成为了重要的研究领域。本文旨在探讨电力负荷预测与调度优化在电力工程中的应用，通过分析历史数据和建立模型，提出了一种可靠且高效的负荷预测方法。同时，本文还研究了电力系统中的负荷调度问题，以实现电网供需平衡和能源资源的合理利用。通过优化算法和策略，提出了一种有效的负荷调度方案，以减少能源浪费和优化电力系统的运行效率。实验结果表明，该研究在提高电力系统供电能力和节约能源方面具有显著的潜力。综上所述，电力负荷预测与调度优化研究对于电力工程的可持续发展具有重要的意义。

简介：摘要：本文在简要分析电力负荷预测发展历程的基础上，针对于现阶段电力负荷预测的特征，分析探讨了组合预测、回归分析、趋势外推等常用的电力负荷预测方法，对于该领域的从业人员具有重要的指导意义。

简介：摘要:本论文旨在探讨智能电网中的电力负荷预测算法，并研究其在实际应用中的效果。电力负荷预测在电能管理和资源规划中起着至关重要的作用。我们综合考察了多种电力负荷预测方法，包括基于统计学、机器学习和深度学习的技术。研究结果表明，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在电力负荷预测中表现出色，能够更准确地捕捉负荷的时空特性。此外，我们还讨论了数据预处理、特征工程和模型优化等关键问题，以提高预测性能。最后，我们强调了电力负荷预测对于智能电网的可靠性和可持续性的重要性，并提出了未来研究方向的建议。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，准确的电力负荷预测已成为配电系统规划的核心要素。本文详细探讨了电力负荷预测的多种方法，如时间序列预测模型、因子与回归分析，以及人工智能和机器学习技术在电力预测中的应用。随后，深入讨论了配电系统规划的关键要素，如设备容量选择、电网拓扑设计和经济效益分析。结合电力负荷预测进行配电系统规划不仅可以优化设备配置和网络架构，还可以支持节能、可再生能源的整合和需求侧管理策略。

简介：摘要：电力负荷预测是电力系统运行和管理中的关键任务，传统的预测方法常常面临数据非线性、时变性等挑战。近年来，机器学习技术的发展为负荷预测带来了新的机遇。通过对历史负荷数据的深入分析，结合多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）及深度学习（DL）等，能够有效提取潜在特征并实现高精度预测。尤其是在大数据背景下，机器学习能够处理海量数据，并及时捕捉电力负荷的变化规律。此外，集成学习方法的引入，使得不同模型的优势得到充分利用，从而进一步提升了预测性能。本研究探讨了不同机器学习方法在电力负荷预测中的应用，分析其优缺点，并提出改进建议，以促进电力系统的智能化发展。

简介：摘要：考虑到历史电力负荷数据、天气、时间等信息的影响，电力负荷预测用于预测未来的电力负荷。对于独立的系统运行，有许多电力负荷预测应用为调度员提供信息和市场运行，如发电调度和系统备用发电，因此准确的电力负荷预测模型是规划管理和运行的必要条件。本文主要分析了基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究。

简介：摘要：工业园电力规划是城市电力规划的重要内容，负荷预测是电力规划工作的前提与基础，负荷预测的合理性与否，直接影响着规划的质量和后期工程建设的可行性。但是工业园在规划年限内的发展程度难以确定，另外还有很多因素影响负荷预测的准确性，比如气象因素、节假日工作时间、大用户突发报装、大用户用电缺乏计划和有序性以及新建企业没有历史负荷数据等。如何采用较为准确的负荷预测方法预测近期和远期的电力负荷，为后续建设提供可靠的依据，保证电网建设规模及管线路径的合理经济利用，并满足园区经济发展，是规划工作的难题。

简介：摘 要：电能作为人们日常生活和工作的重要能源，确保其持续稳定供应具有十分重要的现实意义。在炎热的夏季，由于空调的大量使用，这就会导致电网负荷的大大增加，进而会对供电质量造成不利影响。本文对主变夏季的负荷特性进行了比较深入的分析，在此基础上，结合夏季温度较高的特点，提出了具有一定针对性的主变夏季最高负荷预测方法，能够在一定程度上提高负荷预测的精度，进而为各项预防措施的有效制定提供科学合理的依据，对于从事相关工作的技术人员具有一定的借鉴意义。

简介：摘要：随着我国电力系统的建立，以及电力系统在最近几年里的发展，负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响，负荷预测结果的准确性越高，电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过，在短期电力负荷预测的过程中，传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性，又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此，本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究，并使用该方法对电力负荷值进行了计算，基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的，所达到的预测效果也是最好的。

简介：摘要：经济的发展，社会的进步推动了我国综合国力的提升，也给电力行业的发展提供了充足的定力。为解决电网的安全稳定问题，各国都在大力发展智能电网。我国提出建立包含发电、输电、配电、用电等环节的信息化、自动化、现代化智能电网。当前，我国已经基本实现智能电网的硬件建设，后续智能电网的建设将主要集中在电力数据的管理分析和终端智能交互方面。

简介：摘要：随着时代的发展和人民生活水平的提升，人民对于电力的需要也越来越大，这就给电力配送带来了很大的压力。在电力公司进行电力配送之前，都要对相关地区的用电情况进行预测，预测数值包括用电最小值预测以及电力的最大值负荷预测。对电力进行预测，就能为后续的电力配送提供精准的数据，以保证配送的电力能够满足当地居民的用电的需要，也能避免在配送过程中出现电力浪费等现象。但是在现实的预测过程中，由于相关地区用户量巨大，用电时间和总量的调查也就很困难，加上各种突发事件造成的用电负荷变化，各种因素都会对预测的结果的造成影响，从而降低用电负荷预测准确率。本文就从电力负荷预测入手，浅谈电力负荷预测准确率的影响因素以及其应对措施。