1、“.....然后用训练算法对其训练,在满足精度要求后,用人工神经网络进行负荷预测。人工神经网络的主要研究工作是如何将对人工神经网络的模型进行改进或结合其它方法来提高预测精度及网络的收敛速度,研究最多的基本模型为神经网络多层感势外推法是根据负荷的变化趋势对未来负荷情况进行预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性,但在定条件下,仍存在着明显的变化趋势,例如农业用电,在气候条件变化较小的冬季,日用电量相对稳定,表现为较平稳的变化趋势。关于电力系统负荷预测方法的探讨原稿。人变化的时间序列并将实际负荷和预测负荷之间的差值看作个平稳的随机过程进行分析和处理。时间序列法又分为确定型时序法和随机型时序法......”。

2、“.....该方法适用于短中长个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大负荷的变化趋势对未来负荷情况进行预测。电力负荷虽然具有随机性和不确定性,但在定条件下,仍存在着明显的变化趋势,例如农业用电,在气候条件变化较小的冬季,日用电量相对稳定,表现为较平稳的变化趋势。关于电力系统负荷预测方法的探讨原稿。图同预测时间范围决灰色系统分析建模预测决策和控制的理论,近年来,它已在气象农业等领域得到广泛应用。从电力系统的实际情况可知,影响电力负荷的诸多因素中,些因素是确定的,而另些因素则是不确定的,故可以把它看作是个灰色系统。灰色系统具有计算简洁精度高实用性好的优点,它在精度对电力系统的安全性稳定性经济性有很大影响......”。

3、“.....指出了各种预测方法的优点与不足之处。在未来的负荷预测工作中,应加强对负荷历史数据的处理,尽可能的挖掘负荷变化的规律性,提高预测模型参数估计的准确度,将多种预测方法进层感知器自组织神经网络及概率神经网络。指数平滑法指数平滑法是利用过去数周的同类型日相同时间的负荷组成组时间上有序的数组,将其加权平均,利用负荷趋势外推技术预测未来负荷,公式为式中为时刻的负荷值,有效的融合,并对新的方法模型进行不断的探索。参考文献斐乐萍县级区域短期电力负荷预测研究华北电力大学,尹立基于支持向量机的区域电网电力需求的预测研究北京交通大学,蔡剑彪基于云计算的智能电网负荷预测平台研究湖南大学,。趋势外推法趋势外推法是根据人工神经网络法由于负荷的变化受到多种因素如天气状况人们的社会活动的影响,含有大量随机性及非线性关系,这些因素对负荷预测的精度造成很大的影响,因此,学者将人工神经网络模型引入负荷预测技术中......”。

4、“.....近年来,它已在气象农业等领域得到广泛应用。从电力系统的实际情况可知,影响电力负荷的诸多因素中,些因素是确定的,而另些因素则是不确定的,故可以把它看作是个灰色系统。灰色系统具有计算简洁精度高实用性好的优点,它在电力负荷预测以事物发展会有多种可能。对指标进行预测,往往需要按照发展变化的规律,进行多方案预测。连续性原理。强调事物总是从过去发展到现在,有现在发展到未来,而在这个发展过程中些原有的特征或趋势将会延续下去。相似性原理。预测对象现在的发展过程和状况可能和其它的负荷预测方法对比负荷预测方法电力负荷的大特点是其明显受到各种环境因素的影响,如季节更替天气因素突然变化设备事故和检修重大社会活动等,这使得负荷时间序列的变化出现非平稳的随机过程......”。

5、“.....并对新的方法模型进行不断的探索。参考文献斐乐萍县级区域短期电力负荷预测研究华北电力大学,尹立基于支持向量机的区域电网电力需求的预测研究北京交通大学,蔡剑彪基于云计算的智能电网负荷预测平台研究湖南大学,。趋势外推法趋势外推法是根据电力负荷预测中已有很多成功的应用。该方法适用于短中长个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大的融合,并对新的方法模型进行不断的探索。参考文献斐乐萍县级区域短期电力负荷预测研究华北电力大学,尹立基于支持向量机的区域电网电力需求的预测研究北京交通大学,蔡剑彪基于云计算的智能电网负荷预测平台研究湖南大学,。灰色模型法灰色系统理论是研究解关于电力系统负荷预测方法的探讨原稿中已有很多成功的应用......”。

6、“.....在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大,精度难以提电力负荷预测中已有很多成功的应用。该方法适用于短中长个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大据查明的原因适当改变输入数据,是预测结果更好。系统性原理。此原理认为预测对象是个完整的系统,其本身有内在的系统,而它与外界联系有形成了外在系统。系统性原理强调系统整体最佳,系统整体最佳才称得上高水平的预测。灰色模型法灰色系统理论是研究解决灰色系统分所有数据积累的个数。加权平均是指数平滑法的基本原理,计算过程中根据近大远小的原则分配加权系数......”。

7、“.....反映新近数据对未来负荷的影响程度,序列中的随机波动可通过平滑作用消除。结语负荷预测是电力系统规划与运行的前提与基础,它的预测精度事物过去的阶段类似,这时人们可以根据后事物的已知状况,来对预测对象未来发展进行预测。反馈性原理。反馈就是把输出返回到输入端,在调节输出结果。运用反馈性原理是为了提高预测的准确性。当预测结果就与实践中实际值存在偏差时,首先分析偏差产生的原因,然后根有效的融合,并对新的方法模型进行不断的探索。参考文献斐乐萍县级区域短期电力负荷预测研究华北电力大学,尹立基于支持向量机的区域电网电力需求的预测研究北京交通大学,蔡剑彪基于云计算的智能电网负荷预测平台研究湖南大学,。趋势外推法趋势外推法是根据,精度难以提高。关键词电力系统负荷预测方法负荷预测的基本原理知性原理。即预测对象的发展趋势和状况可以被人们知道,客观世界是可以被认知的,不但可以知道其过去和现在......”。

8、“.....可能性原理。由于事物的发展是多种因素导致的,决灰色系统分析建模预测决策和控制的理论,近年来,它已在气象农业等领域得到广泛应用。从电力系统的实际情况可知,影响电力负荷的诸多因素中,些因素是确定的,而另些因素则是不确定的,故可以把它看作是个灰色系统。灰色系统具有计算简洁精度高实用性好的优点,它在本,建立合适的网络结构,然后用训练算法对其训练,在满足精度要求后,用人工神经网络进行负荷预测。人工神经网络的主要研究工作是如何将对人工神经网络的模型进行改进或结合其它方法来提高预测精度及网络的收敛速度,研究最多的基本模型为神经网络多电力系统的安全性稳定性经济性有很大影响。将现有的负荷预测方法进行了综合的阐述,指出了各种预测方法的优点与不足之处。在未来的负荷预测工作中,应加强对负荷历史数据的处理,尽可能的挖掘负荷变化的规律性,提高预测模型参数估计的准确度......”。

9、“.....该方法适用于短中长个时期的负荷预测。在建模时不需要计算统计特征量,可以使用于任何非线性变化的负荷指标预测。但其不足之处是其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标。对于具有其它趋势的指标则有时拟和灰度较大知器自组织神经网络及概率神经网络。指数平滑法指数平滑法是利用过去数周的同类型日相同时间的负荷组成组时间上有序的数组,将其加权平均,利用负荷趋势外推技术预测未来负荷,公式为式中为时刻的负荷值,为决灰色系统分析建模预测决策和控制的理论,近年来,它已在气象农业等领域得到广泛应用。从电力系统的实际情况可知,影响电力负荷的诸多因素中,些因素是确定的,而另些因素则是不确定的,故可以把它看作是个灰色系统。灰色系统具有计算简洁精度高实用性好的优点......”。