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【文献综述】电力系统短期负荷预测方法及研究

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【文献综述】电力系统短期负荷预测方法及研究

摘要：随着社会经济的快速发展，电力系统负荷预测在电力系统的安全、稳定和高效运行中扮演着至关重要的角色。短期负荷预测是电力系统调度和管理的基础，对于保障电力供需平衡、提高电网运行效率具有重要意义。本文综述了电力系统短期负荷预测方法的研究现状，分析了不同方法的优缺点，并对未来研究方向进行了展望。首先介绍了电力系统短期负荷预测的背景和意义，随后对各种预测方法进行了详细阐述，包括统计方法、时间序列分析、机器学习以及深度学习等。最后，针对现有方法的不足，提出了未来研究的重点和方向。

随着我国经济的持续增长和城市化进程的加快，电力需求不断上升，电力系统负荷预测已成为电力系统调度和管理的重要环节。短期负荷预测能够为电力系统调度提供准确的数据支持，有助于优化电力资源分配、提高电力系统的安全稳定运行。本文针对电力系统短期负荷预测问题，综述了现有的预测方法，并分析了其优缺点，旨在为相关领域的研究提供参考。电力系统短期负荷预测的研究背景如下：

一、1.绪论

1.1研究背景及意义

(1)近年来，随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，电力需求持续增长，电力系统负荷峰值逐年攀升。根据国家能源局发布的数据显示，我国电力系统最高负荷已从2010年的5.2亿千瓦增长至2020年的11亿千瓦，增长了约2.1倍。在此背景下，电力系统负荷预测显得尤为重要。准确的负荷预测不仅有助于电力系统调度部门制定合理的发电计划，保障电力供需平衡，还可以优化电力资源配置，提高电网运行效率，降低电力系统运行成本。

(2)此外，随着新能源的快速发展，可再生能源在电力系统中的比例不断上升，这也对负荷预测提出了新的挑战。例如，光伏和风电的发电量受天气、光照等自然因素影响较大，预测难度增加。据国家电网公司统计，截至2021年底，我国风电、光伏发电装机容量已超过4亿千瓦，占全国发电装机容量的约25%。在这种背景下，研究并改进电力系统短期负荷预测方法，提高预测准确性，对于促进可再生能源消纳、优化能源结构具有重要意义。

(3)需要指出的是，电力系统负荷预测的准确性和可靠性对电力市场的运行也具有深远影响。随着电力市场化改革的不断深化，电力市场交易规模不断扩大，市场参与者对负荷预测的需求日益增长。例如，根据我国电力市场交易规则，市场参与者需要根据负荷预测结果进行发电计划和购电决策。若预测结果不准确，可能导致市场参与者损失巨额资金，甚至影响电力市场稳定运行。因此，提高电力系统短期负荷预测的准确性和可靠性，对电力市场健康发展具有重要作用。

1.2国内外研究现状

(1)国外电力系统短期负荷预测研究起步较早，已经形成了较为成熟的理论体系。在统计方法方面，国外学者主要研究了指数平滑、移动平均等传统统计方法，并取得了较好的预测效果。例如，美国电力系统采用指数平滑方法进行短期负荷预测，预测误差在3%以内。在时间序列分析领域，国外学者研究了自回归模型、移动平均模型等，并取得了显著成果。此外，国外学者在机器学习领域也进行了深入研究，如支持向量机、神经网络等算法在电力系统短期负荷预测中的应用，取得了较高的预测精度。

(2)我国电力系统短期负荷预测研究起步较晚，但近年来发展迅速。在统计方法方面，我国学者主要研究了指数平滑、移动平均等传统统计方法，并结合实际情况进行了改进。例如，针对我国电力系统负荷特性的特点，学者们提出了改进的指数平滑方法，提高了预测精度。在时间序列分析领域，我国学者研究了自回归模型、移动平均模型等，并取得了较好的预测效果。此外，我国学者在机器学习领域也取得了丰硕成果，如支持向量机、神经网络等算法在电力系统短期负荷预测中的应用，预测精度得到显著提高。

(3)近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习在电力系统短期负荷预测中的应用逐渐受到关注。我国学者在深度学习领域取得了显著成果，如卷积神经网络、循环神经网络等在电力系统短期负荷预测中的应用，预测精度得到了进一步提升。此外，我国学者还针对电力系统短期负荷预测中的数据质量问题，提出了数据清洗、特征提取等方法，提高了预测结果的可靠性。总之，国内外电力系统短期负荷预测研究取得了丰硕成果，但仍存在一定的挑战，如如何进一步提高预测精度、如何有效处理大数据等问题，需要进一步研究和探索。

1.3本文研究内容与结构安排

(1)本文旨在对电力系统短期负荷预测方法进行深入研究，分析现有方法的优缺点，并探讨未来研究方向。首先，本文将对电力系统短期负荷预测的背景和意义进行阐述，以明确研究的重要