电力系统中长期负荷的可变权综合预测模型

中长期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行、优化规划和科学管理的基础与前提，预测的精度高低对国民经济各部门至关重要，因而对电力负荷中长期预测方法的研究既有理论价值又有实际意义。鉴于中长期负荷预测具有研究时间跨度长，影响预测的物理因素复杂且不确定性较大等特点，同时现有的综合预测模型中大都采用了固定不变的权重，本文提出了一种权重可变的电力负荷综合优化预测模型，以更好地反映电力负荷变化的规律。详细的算例分析充分说明了该预测方法的有效性。     

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。     

电力系统可靠性原始参数的改进预测

电力系统可靠性原始参数的分析与确定是可靠性评估的基础。针对电力系统可靠性原始参数的缺乏和开发电力系统可靠性原始参数小样本系统增加数据量的重要性，在对灰色预测模型进行深入研究的基础上，建立了一种改进B矩阵的加权均值迭代生成和预测算法的改进灰色预测方法。改进灰色预测方法在建模和预测时充分利用最新的4个信息。通过引入加权值对新旧信息做出不同的补偿，并采用加入新信息、去掉旧信息的新陈代谢灰色预测算法，大大减少了计算量，增强了新信息的作用和提高了预测的精度。通过对新投入的线路元件无故障工作时间预测，并进行传统模型和改进模型的结果精度比较，表明了改进的模型和预测算法预测电力系统可靠性原始参数的准确性、有效性和实用性。     

电力需求预测要摈弃“大胆假设”

最近在研讨电力需求预测中，发现每一份电力需求预测报告都有几个部分，如我国社会经济发展预测，我国电力需求现状，电力需求与经济增长的关系，国外电力发展比较，影响电力需求增长的主要因素分析，电力需求预测分析(即发电量预测)，负荷特性预测(即电力负荷及装机容量预测)，全国电力需求展望，对电力需求预测的报告都写成厚厚的一本，但是仔细研究后，绝大部分实际上与负荷预测毫无关系，分析是分析，预测是预测，互不相干。     

系统动力学方法的中长期电力需求预测

介绍将系统动力学方法运用于电力需求量的中长期预测中。该方法能够全面地考虑各种因素对中长期电力需求的影响，充分发挥电力专家与经济专家的经验，将他们的预测经验与模型化预测方法相结合，较好地解决了中长期电力需求受政策性和社会性因素影响而造成的预测误差问题，模型使用者可以在使用中不断总结经验提高预测精度。     

灰色模型在普通日短期电力负荷预测中的应用

讨论了灰色模型GM（1，1）及灰色差值模型在短期电力负荷预测中的应用，提出了适合普通日电力负荷预测的数据处理方法，提高了短期电力负荷预测的精度。     

电力零售市场研究:（五）电力零售市场与负荷管理

电力零售市场对负荷管理提出了新要求，在电力零售市场上，负荷预测和电价预测、负荷控制和需求侧管理都具有新的特点及含义。通过一个具体例子，研究了根据实时电价进行居民家庭空调自动控制对系统削峰的作用，分析了大量零售用户负荷转移对发电竞争市场电力批发价的影响，最后，讨论了实施家庭负荷控制的技术可行性。在电价信号的作用下，开展电力零售市场的负荷管理，使电力零售市场和电力批发市场相互联系、相互影响，可以有效地促进竞争、降低电价。     

电力零售市场研究:（五）电力零售市场与负荷管理

电力零售市场对负荷管理提出了新要求，在电力零售市场上，负荷预测和电价预测、负荷控制和需求侧管理都具有新的特点及含义。通过一个具体例子，研究了根据实时电价进行居民家庭空调自动控制对系统削峰的作用，分析了大量零售用户负荷转移对发电竞争市场电力批发价的影响，最后，讨论了实施家庭负荷控制的技术可行性。在电价信号的作用下，开展电力零售市场的负荷管理，使电力零售市场和电力批发市场相互联系、相互影响，可以有效地促进竞争、降低电价。     

冀南电网春节假日期间电力负荷预测方法

春节假日期间电力负荷预测意义非同一般。文章对冀南电网春节期间电力负荷用电规律做了系统认真研究，提出了用数学回归模型与负荷分析相结合这一新的预测方法，成功地用于１９９４，１９９５，１９９６年春节电力负荷预测。文章分析了冀南电网电力负荷变化因素，对短期负荷预测方法提出了新的观战。     

基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测

电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例，分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明，CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点，比较适用于短期电价预测。     

城市化进程中电力消费弹性系数的演变历程研究

介绍我国近年来的缺电现状，初步分析电力消费弹性系数的历史变化，重点研究城市化率较高的北京、上海在城市化进程中电力消费结构及电力消费弹性系数的演变历程和变化规律，预测未来我国电力消费弹性系数的变化趋势，提出应对电力需求快速增长的措施。对于把握我国今后一个时期的电力消费特征和趋势，准确预测电力需求，具有参考意义。     

电力负荷的中期预测分析

对电力负荷的中期预测作了综合分析，应用几种预测方法对具有较完整负荷历史资料的某市中期电力负荷作了详细的计算分析，获得明确的预测值。这样的预测分析对正在进行的“九五”计划和到２０１０年的长期电力规划的负荷预测是有参考价值的。     

基于WWW的电力市场需求分析与预测系统

电力市场需求预测结果直接影响到电网安全可靠供电、电网经营企业的生产经营决策及经营效益，是电网运行、规划、计划、营销、乃至财务预算的基础。面向电力市场环境的新一代网络化的电力市场需求分析与预测系统（PMLF2002）采用了多项基于WWW的先进技术及先进的预测理念，在电力市场的需求预测分析技术和信息应用技术等方面处于国内领先水平。     

基于支持向量机的船舶电力负荷预测

船舶电力系统是一个独立的电力系统，需要根据准确的负荷预测来控制多台发电机组的运行。本文提出了一种基于支持向量机的船舶电力负荷短期预测方法。对某大型集装箱船舶在不同工况下的电力负荷数据，分别用基于径向基核函数的支持向量机方法、多层BP网络和RBF网络方法进行训练和预测计算，仿真结果表明支持向量机具有更高的预测精度，是船舶电力负荷预测的一种有效方法。     

一种电力系统中长期负荷预测的新思路

近年来，全国大部分地区的电力需求情况发生了明显的变化，中长期负荷预测困难加大，传统的预测思路很难得到可信度较高的预测结果。文中首先阐述了传统预测思路的难点，并对人脑的预测过程进行了分析，进而提出了一种新的电力负荷成分划分方法，在此基础上提出一种简单、可靠、灵活的预测思路。具体算例表明，这种方法可以有效提高预测精度。     

采用VaR历史模拟方法计算电力市场短期金融风险

首先介绍了历史模拟法计算电力市场金融风险的基本原理，然后采用浙江省电力市场的历史运行数据，对电力市场次日的短期金融风险进行了实际预测。通过对2002年269 d 的实际市场运行数据的统计校验，发现采用VaR历史模拟方法预测次日的金融风险与实际运行结果相一致。因此，VaR历史模拟法能够较好地预测电网公司的电力市场短期金融风险。另外，采用该方法可以对次日平均清算电价在某一置信度下的上、下限做出较准确的估计，同时也可以对电网公司的毛利润和电费支出的上、下限等做出预测，对电网公司预测金融风险具有较好的指导意义。     

AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用

着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响。针对水电企业电力负荷预测，提出了一种将经典的AR模型与T-S模糊神经系统相结合的负荷预测方法。应用该方法对某水电厂近两年发电量作了预测计算，并与实测数据作了比较，表明该方法具有较好的鲁棒性和较高的精度。     

电力需求预测模型研究

介绍了一种新的电力需求预测方法－计量经济模型法，首次综合考虑了ＧＤＰ，电价和气温对电力需求的影响；结合华东电力需求历史和现状，用ＴＳＰ软件包进行了建模和求解，并对模型进行了检验，比较了该模型预测结果与常规方法预测结果，最后结模型进行了评价。     

2020年中国电力可持续发展战略研究

在预测2020年我国电力需求量的基础上，根据电力可持续发展的指导原则．对我国电网建设、优化发电能源结构等方面进行展望；预测2020年电力发展目标．包括发电装机规模及构成，电力发展所需能源、资金情况；指出依靠科技进步和政策支持，是保证我国电力可持续发展的关键。     

电力市场中预测问题的新内涵

传统的负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,电力市场化的改革对负荷预测提出了更高的要求,赋予其新的内涵。文中探讨了电力市场中的预测问题,分别针对发电侧竞价和用户侧开放的电力市场,提出了一些新的预测内容和预测思想,包括扩展短期负荷预测、连续多日负荷曲线预测、电力市场价格预测、市场风险预测与评估、考虑需求侧管理影响的电力需求预测、用电需求曲线预测、基于价格弹性的需求预测等,指出了这些预测问题的研究热点和难点,探讨了未来的主要研究方向。