负荷预测常用方法
负荷预测是电力系统运行和调度的关键环节，正确地进行负荷预测对于保障电网安全稳定运行、优化调度和经济运行具有重要意义。常用的负荷预测方法包括统计学方法、人工神经网络方法和时间序列方法。统计学方法主要依靠历史数据的统计特征来预测未来负荷，通过分析历史负荷数据的周期性、趋势性、季节性等特征，建立相应的数学模型进行预测。人工神经网络方法则是通过人工神经网络对历史数据进行训练，从而学习到数据之间的内在联系，并利用学习到的知识进行负荷预测。时间序列方法则是基于时间序列分析的原理，将负荷数据看作一个具有时间特征的序列数据，采用时间序列模型对其进行建模，并利用模型对未来负荷进行预测。在实际应用中，通常采用多种方法进行负荷预测，以提高预测精度和可靠性。
分析负荷预测的作用分类及主要方法
小波法、神经网络法、时间顺序法、灰色模型法、趋势分析法、回归分析法。负荷预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测数学模型，随着现代科学技术的不断进步，负荷预测理论技术得到了很大发展，理论研究逐步深入，适合本地特点的预测程序、软件开始出现。电力负荷预测是电力部门的重要工作之一，准确的负荷预测，可以经济合理地安排电网内部发电机组的启停，保持电网运行的安全稳定性，减少不必要的旋转储备容量，合理安排机组检修计划，保障社会的正常生产和生活，有效地降低发电成本，提高经济效益和社会效益。作用和现状：负荷预测的结果，还可以有利于决定未来新的发电机组的安装，决定装机容量的大小、地点和时间，决定电网的增容和改建，决定电网的建设和发展。因此，电力负荷预测工作的水平已成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国电力事业空前发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决已经成为我们面临的重要而又艰巨的任务。
