负荷预测软件

采用时间序列方法建立模型,利用前一周数据进行预测.....

负荷预测软件

一、前言
在电力系统计划与运行管理中，负荷预测决定了发电、输电和电能分配等方面的合理安排问题，对电力系统的**经济运行与国民经济的���展具有非常重要的影响。由于负荷预测涉及的面很广泛，它包括了工农业的发展，国民经济的增长规律，而且还受政治、经济政策、环境和气候等不确定因素的影响，除此以外它还与电力工业自身的状况有关，因此负荷预测是一项十分复杂的工作。

我们在充分了解电力系统负荷预测实际要求的基础上，研究了各种预测方法的适用范围，经过开发、实际应用、改进、完善的循环过程，才产生了现在这个具有精度高、实用性强的电力系统负荷预测软件。

一. 功能：
本软件包综合考虑了不同类型日(工作日、休息日、节日）、*高温度、*低温度、气候(阴、晴、雨、雪)等因素对负荷的影响，可以实现一个月内对任**的24小时负荷预测。

二. 算法简介：

1．时间序列预测：
采用时间序列方法建立模型,利用前一周数据进行预测。
此方法特点是预测速度快。

2．曲线分类预测：
根据样本日与预报日关系进行预测。
它的主要思想是对过去的负荷曲线的图形特征和负荷环境进行聚类分析，寻找出与预报日负荷环境*相近的几类，由它们组合出预报日负荷曲线特征。

3．神经网络预测：
利用神经网络进行样本学习、预测。
神经网络具有高度非线性泛函逼近能力，鲁棒性好，自适应能力强。
神经网络预测方法预测精度较高,抗噪声能力强。

4．综合预测：
综合上述三种方法的预测结果。
以上各种方法各有其优点，但是负荷预测本身包含很多不确定因素，利用各预测方法的方差和平均差，得到一种综合预测值。综合预测方法有效地提高了预测精度。