电力系统中长期负荷预测软件包的开发

作者开发了基于Windows操作平台的电力系统中长期负荷预测软件包。该软件包分为原始数据处理、负荷预测、预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包预测结果处理三个模块，各模块相互独立，易于扩充。在该软件包建立的负荷预测的模型库具有分析、计算快速，检验方法多、结果输出形式多样的特点。模型库具有智能化的专家系统，可以针对不同地区的具体情况进行调整，适用范围广泛。最后以某地区的需电量历史数据为例，选择了5种不同模型进行了预测，并与综合模型的预测结果进行了分析和比较。分析表明该软件包人机界面友好、选用模型合理、预测结果精度较高，能够满足当今快速发展的电力市场对于电力负荷预测的精度的要求，并解决了当前电力系统中一些负荷预测软件可操作性不强，模型适用范围小的问题。     

电力系统中长期负荷预测 软件包的实现

开发了基于Ｗｉｎｄｏｗｓ９５下的中、长期电力负荷预测软件包。该软件包由负荷预测数据查询模块、预测方法模块、结果查询模块和图表输出模块四部分组成。该软件包具有人机界面友好,分析、计算快速,预测方法多样,适用范围广泛,目前已成功地应用于实际城网电力负荷预测中。     

通用电力预测系统软件包的研究

该软件包能对电力电量和负荷进行短、中、长期预测决策，所建优选组合预测模型具有较强的自适应性和较高的预测精度，提高了电力预测的工作效率，为电网规划、用电管理和经济高度提供了参考。     

电网短期电力负荷预测系统的研究

本文介绍了一个电网短期负荷预测系统。从实际出发，文中将平时和重大节目期间的负荷预测分别研究。首次提出了参数自校正时序倍比预测法，并将灰色预测模型引入节日负荷预测，具有较强的人工干预能力和自适应智能性。软件包将数据库与计算语言有机地结合起来，具有良好的汉化人机界面和输入输出方式。操作方便，实用性强，预测精度理想。该系统已在河北省电力局中调试运行。     

电力负荷特性预测软件及其在浙江电网中的应用

介绍了新开发的电力负荷特性预测软件包实现的年持续负荷曲线预测和典型日负荷曲线预测的预测原理和方法.软件既能通过多种负荷预测模型对未来年的年最大负荷、用电量进行预测;也能对未来年的负荷特性曲线进行预测.其中,年持续负荷曲线采用排序法进行预测;典型日负荷曲线采用分行业叠加法进行预测.应用结果表明本软件的预测效果较好,达到了实用化水平.     

负荷预测软件包在营销管理中的应用

科学的营销管理需要科学的预测。论介绍了负荷预测软件包算法的创新、基本功能及应用特点，指出负荷预测软件包算法先进、界面友好、应用方便，是营销管理工作的得力工具。     

地区电网短期负荷预测系统的研究

本文根据吉林市电网的实际情况,研究开发了一个地区电网短期负荷预测系统。该系统包括多种负荷预测方法,可以使运行人员根据负荷变化的具体情况选择预测方法或采用几种方法的组合进行加权预测。文中对各种方法的预测结果进行了分析与对比,并在此基础上分析了影响负荷影响精度的主要原因。软件包具有良好的人机界面,实用性强,已在吉林市供电公司运行较长时间,为运行人员的负荷预测工作提供了有力的支持。     

中长期电力负荷预测软件包的开发与应用

介绍所开发的中长期电力负荷预测软件包及应用.软件包提供了丰富的模型库,各模型可单独预测,也可选择几种模型进行综合预测,既提高了预测精度也增强了软件包在不同类型地区的适用性.软件包界面友好,操作方便,容错性强,提供联机帮助,输入输出形式灵活,支持打印,已正式应用于江苏电网的负荷预测.     

电力负荷曲线统计分析及预测软件包的功能设计

电力负荷曲线统计分析及预测工作是电网建设与调度工作的重要依据。本软件包在建立数据库的基础上,通过对调度部门多年运行数据的计算、检索、归纳、整理及统计分析,从而得出日、周、月、年等各种负荷曲线的变化规律。并以此为基础,采用正推或反推历史负荷曲线修正法及行业迭加法等四种方法进行对某规划年度的远景典型日负荷曲线的预测。本软件包可完成日、周、月、年、行业、远景典型日负荷曲线的绘制。     

智能化的短期负荷预测系统

应用模糊逻辑系统、人工神经网络和模糊专家系统等智能技术风云地某省电网设计出的具有自学习和自适应能力的短期负荷预测软件包,主要用于自负荷曲线的预测,指导生产计划制定和调度安排。该软件包是基于Ｗｉｎｄｏｗｓ的应用程序,具有开放式的结构和友好的人机界面。试用结果表明,该系统在进一步完善后,可望实际应用于地区和省网调度系统中。     

具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型

电力负荷预测是电力系统的一项重要工作，季节型电力负荷预测是一个难点，缺少相应的数量预测方法，对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷，首先提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型，研究了同时考虑两种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题，说明了优化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测的模型。给出了电力负荷预测的应用实例，通过对河北电网季节最大负荷与销售电量的分析，建立了对应的组合优化灰色神经网络模型，与其它算法进行了比较，计算结果表明，该方法较大提高了季节型负荷预测的精度，为季节型电力负荷预测提供了一种新的，有效的方法，编制了季节型负荷预测的软件，此软件具有实用性和通用性。     

基于点模式匹配的电力系统短期负荷预测

输电网短期负荷预测是电力调度的基本依据。文中基于点模式策略，并借助模拟退火算法，提出了一种短期负荷预测的新方法。从模式的角度看，负荷的变动也可以看成是模式的转换。该方法首先通过相关性分析找出输入输出数据关系以及各输入数据所占的权重；然后由点模式匹配法求得各输入数据的变换值；最后由变换值、输入数据及其权重得到短期负荷预测的结果。将该方法用于一个实际系统，预测结果表明该方法预测效果较好。     

一种基于神经网络的电力负荷预测方法

提出一种基于人工神经网络的电力负荷预测方法，该方法充分吸收了神经网络非线性逼近能力的优点。在神经网络结构设计中充分考虑了电力负荷的特点，并用神经网络加权最小方差模型(NNWLS)对样本进行训练。在实际预测中，该预测方法取得了比较高的的预测精度。     

电力系统负荷预报软件包的研制和应用

本介绍了在东北电网和华北电网在线运行的电力系统负荷预报软件包的功能特点和运行情况，以及该软件包的系统设计、算法研究过程及用户界面。该软件包操作方便，实用性强，预测结果准确，具有广泛的应用前景。     

南京地区春节负荷特性分析及其预测方法

研究分析了南京市春节用电负荷曲线的形状、走势和特点，综合考虑天气、历史负荷等对春节负荷变化的影响，提出了一种简便的负荷预测方法。该方法通过选取气候条件相似的双休日来预测春节日最大负荷，然后根据日负荷曲线百分比值计算出各点负荷值，工作量较小，预测精度较高。算例表明，这是一种行之有效的春节负荷预测方法。     

基于广义回归神经网络的月度负荷预测

研究了月度负荷的特性，指出了其季节波动性和趋势增长性双重特性；介绍了广义回归神经网络的基本理论，提出以横向历史数据和纵向历史数据作为输入神经元，建立了月度负荷预测模型，并将其应用于我国某地区月度负荷预测，结果表明：该模型的预测精度明显高于一般的BP网络。     

中长期负荷预测中一种改进的人工神经网络方法

给出了中长期负荷预测中一种改进的人工神经网络方法，着重考虑了历史年份的经济产值及负荷值等相关量与目标年负荷值的关系，在此基础上建立了电力系统中长期负荷预测的人工神经网络模型，并且使用改进的BP算法有效地实现了由这些历史相关量到预测目标年负荷的复杂映射。实例结果表明了该方法的准确性和实用性。     

基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推法（Only in Chinese）

针对短期和超短期负荷预测的特点，提出了一种基于短期负荷预测的超短期负荷预测曲线外推算法。该算法充分利用了短期负荷预测已取得的成果，解决了传统采用负荷历史数据进行超短期负荷预测时在拐点、天气剧烈变化和节假日期间负荷预测精度下降的问题。为了提高负荷预测精度，还讨论了在进行超短期负荷预测时，对历史坏数据的处理以及对短期负荷预测中对拐点预测不准的修正等实用性问题。通过在四川电网调度自动化系统中的应用结果表明，该方法速度快，精度高，运行可靠稳定，具有较强的适应性。     

基于预测误差分布特性统计分析的概率性短期负荷预测

现有短期负荷预测方法一般只能给出确定性负荷预测结果,难以满足电力市场中不确定性风险分析决策的要求。文中提出了一种基于负荷预测误差特性的统计分析的概率性预测方法。该方法首先从时段与负荷水平2个联合维度上建立了对预测误差分布规律进行统计分析的模型,并提出了检验该统计规律有效性的原则和方法;将验证后的预测误差统计分布规律与确定性的负荷预测结果相结合,即可得到概率性的负荷预测结果。基于该结果,还能求取某一置信水平下的预测负荷曲线的包络线。结合实际电网数据验证了所提出方法的有效性和实用性,为概率性短期负荷预测提供了一条可行的新思路。     

华东电网中长期电力负荷预测数据库和负荷预测软件

简要介绍了基于 Windows的华东电网中长期电力负荷预测数据库和负荷预测软件包的开发背景、应用环境、总体结构、数据库设计及预测结果等 ,同时指出了存在的问题。