简介：脑力负荷的准确预测是研究装甲车辆乘员信息处理作业的关键技术,对提高人机系统设计的合理性具有重要意义。为有效解决应急任务条件下装甲车辆乘员信息处理作业的脑力负荷预测问题,针对装甲车辆乘员作业向信息处理作业转变的基本趋势,结合信息处理作业操作元模型和认知图式分析,基于信息执行通道任务-网络建模方法构建了脑力负荷预测模型,量化了工作资源参数,并面向目标录入典型信息处理作业对预测模型进行了实例应用。结果表明：该模型能够清晰地描述装甲车辆乘员信息处理作业脑力负荷变化情况,有效地找出脑力负荷异常的时间节点和产生原因,量化预测作业各时刻脑力负荷,具有较好的预测精度和可重用性。

简介：摘要研究大用户的短期电力负荷预测问题，给出一种基于变权综合模糊推理的多模型综合预测方法。该方法首先引入基于质心相似度聚类的负荷模式分析算法，挖掘历史负荷数据中合群的典型负荷模式，并按相似性进行分组，同时剔除少量的离群异常记录;然后给出基于共扼梯度的RBF神经网络训练算法，分别对每类典型负荷模式建立相应的单元预测模型;最后利用基于相似度加权的多模型变权综合模糊推理策略，实现各单元模型预测结果的自适应融合。案例仿真验证了多模型模糊综合预测方法的可靠性。

简介：摘要电力是现代社会发展的重要动力，科学合理地进行电网规划是保障电网安全稳定、高效运行的必然需求。负荷预测是电网规划中的基础工作，是制定电力发展规划的重要依据，其准确性直接影响着电网规划的科学性、合理性、可行性。本文从研究电力负荷预测的背景及意义出发，结合国内外电力负荷预测的研究方法与策略，提炼电力负荷预测关键点，构建组合预测模型，以天津影响数据为基础，预测天津未来最大负荷水平。

简介：摘要：电力产业为社会经济发展提供了推动力，在电网运行环节中，展开数据处理、负荷预测能确保电网系统可靠运行，为电力调度提供数据支持，促进电力行业发展。本文主要围绕着短期电力负荷来展开，基于负荷大数据预测模型，分析用户用电规律，深入探究短期电力负荷预测相关内容，保证精准完成短期电力负荷预测，让电力系统运行更安全。

简介：摘要综合考虑开关连接用户容量、用户类别、成长周期、温度和经济等多个影响因素，利用最小二乘法、聚类算法、波形分解算法、回归算法等数据挖掘算法，对变电站开关的最大负荷范围进行预测。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要：本研究基于电力负荷预测模型，探讨了其在负荷控制中的应用。首先，综述了电力负荷预测的重要性及其在电力系统运行中的作用。然后，介绍了几种常用的电力负荷预测模型，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型，并对它们的优缺点进行了比较分析。接着，详细阐述了电力负荷预测模型在负荷控制中的应用场景，包括负荷平衡、资源优化和能源调度等方面。最后，总结了当前研究的进展和存在的问题，并提出了未来研究的展望。

简介：摘要短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础，对机组组合、经济调度、安全校核等具有重要意义。提高负荷预测精度，是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。本文利用excel对数据进行初步的整理，统计两个地区全年的日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率、负荷持续曲线指标的分布情况；然后，作出相应的图形、求出标准差和方差，结合指标的物理意义对数据进行分析；最后，结合计算结果评价出地区2的负荷规律性优于地区1。

简介：研究了负荷时间序列波动性，提出了一种基于机制转换非线性模型的短期负荷预测方法。在二阶矩层面建立了标准机制转换非线性模型（LSTAR），有效地解决了TAR模型的问断点问题。提出了基于厚尾假设的机制转换模型。借助模型的不对称参数，分析了不同性质冲击下的不同机制。用实际算例验证了该方法的可行性和有效性，并比较了模型的预测能力，得到厚尾LSTAR模型效果最优。

简介：摘要我国为了对于环境污染进行有效地整治，采用了煤改电的政策来尽量地减少供暖当中的煤炭燃烧所占的比例，但是在执行过程当中，可能会给电网带来一定的波动，利用ARIMA模型可以有效地对其发展情况进行预测，最终可以有针对性地进行负载的调整，实现电网负载的均衡化，避免能源的浪费。

简介：摘要：本文介绍了一种基于深度学习的电力负荷预测模型及其应用。电力负荷预测在电力系统调度和能源规划中具有重要意义。传统的电力负荷预测方法存在着精度不高和复杂度较高的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的模型。该模型使用长短期记忆（LSTM）网络来捕捉负荷数据中的时序依赖性，并通过适当的训练和调整来提高预测精度。通过实验验证，该模型在电力负荷预测中表现出了较高的准确性和可靠性。此外，本文还介绍了该模型在电力系统调度、能源规划和市场交易等领域的应用。这种基于深度学习的电力负荷预测模型具有广阔的应用前景，可以为电力行业提供有效的决策支持。

简介：摘要为提高电力市场化交易量，实现降本增效，需要精准预测月度负荷，本文基于回归分析法，对历史统计数据进行回归分析，建立变量（生产电量、非生产电量、生产天数、卷烟产量）与总用电量的相关关系，回归拟合成负荷预测公式，通过对数据的差异处理验证，形成符合性较高的负荷预测模型。

简介：基于电力系统中长期负荷预测的特点,针对常规灰色预测模型存在的不足,提出一种基于数据平滑处理,以及线性回归残差修正的改进灰色预测方法。对某地区算例比较和分析表明,本方法可明显提高中长期负荷预测精度。

简介：摘要电力负荷预测是电网规划的核心工作。本文比较分析了多种传统灰色预测模型的改进方法，提出了依负荷情况而定的结合两种改进法的新模型，新模型使灰色预测法具有了更强的适应性和预测性能。

简介：摘要：考虑到在电力市场环境下出现的新市场主体，首先引入配电分配矩阵来模拟市场双边交易行为，在传统负荷频率控制模型的基础上，建立基于配电分配矩阵的负荷频率控制模型。然后针对负荷频率控制模型在区域地理上的分布式特点，采用基于分布式模型预测控制方式进行控制。

简介：摘要：为进行准确、快速、科学的短期电力系统负荷预测以及改进单一预测方法所存在的局限性，此论文提出一种基于反向传播（Back Propagation ,BP）神经网络和自回归移动平均（Auto Regression Integrated Moving Average, ARIMA）的组合模型并运用方差倒数法和权重组合法对电力系统负荷进行预测。研究发现，该组合模型相较于单一的预测方法，不仅提高了预测精度，同时也降低了离散程度。

简介：摘要：为进行准确、快速、科学的短期电力系统负荷预测以及改进单一预测方法所存在的局限性，此论文提出一种基于反向传播（Back Propagation ,BP）神经网络和自回归移动平均（Auto Regression Integrated Moving Average, ARIMA）的组合模型并运用方差倒数法和权重组合法对电力系统负荷进行预测。研究发现，该组合模型相较于单一的预测方法，不仅提高了预测精度，同时也降低了离散程度。

简介：本文对传统的灰色预测模型进行了改进,一方面,为了强化原始数列的大致趋势,减弱异常值的影响,采用了弱化缓冲算子进行了处理;另一方面,也对指数a模型加以优化修正;数值试验表明,改进的灰色预测模型有效地改善了模型预测精度,并扩大模型适用范围,最后对某市2001-2010年间的电力负荷进行了预测.

简介：摘要随着电改9号文的深入推进，按照“放开两头，管住中间”的总体部署，越来越多的发电企业和售电公司将参与到市场竞争中，了解和掌握用户需求变化情况,尤其是用数学方法判断用户未来的负荷趋势，对于发电企业及售电公司合理制定营销策略，具有重要的意义。

简介：摘要电力设施是国家的基础设施，是国家经济发展不可缺少的基础条件。随着经济的不断发展，珠三角的产业转移的趋势，电力设施配套建设已成为地区经济发展的关键。准确的电力负荷预测为电网规划提供强有力的依据，不仅可以获得巨大的社会效益，也可以获得巨大的经济效益。