電力負荷預測技術及其應用（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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牛東曉 等 著

圖書標籤:

• 電力負荷預測
• 負荷預測
• 電力係統
• 人工智能
• 機器學習
• 時間序列分析
• 電力市場
• 智能電網
• 預測方法
• 應用案例

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787508387338

版次：2

商品編碼：10700638

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-06-01

用紙：膠版紙

頁數：229

字數：353000

正文語種：中文

編輯推薦

　　 《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》是結閤編者們多年的科研及教學工作體會編寫而成的。編寫過程中充分考慮瞭我國電力係統負荷預測工作的需要，可供電力類、技術經濟類、計劃統計類、管理工程類專業本科生和研究生使用，也可供電力係統的調度、用電、計劃、規劃和研究等管理部門的科技人員參考使用。全書共分八章，分彆介紹瞭電力負荷預測的基本概念、預測過程和一些負荷預測軟件，闡述瞭經典負荷預測技術、趨勢外推預測技術、迴歸分析預測技術、時間序列隨機預測技術、灰色預測技術、優選組閤預測技術、專傢係統預測技術、神經網絡預測技術、小波分析預測技術等預測理論和方法，論述瞭電力負荷預測技術的新發展。

內容簡介

　　 《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》在第一版的基礎上更新瞭部分案例，增加瞭調查預測法、預警分析法、情景預測法和季節時間序列預測法等新技術。全書共分八章，第一章介紹電力負荷預測的基本概念和預測過程，第二章至第七章分彆闡述經典負荷預測技術、趨勢外推預測技術、迴歸分析預測技術、時間序列隨機預測技術、灰色預測技術、優選組閤預測技術、專傢係統預測技術、神經網絡預測技術、小波分析預測技術等預測理論和方法，論述瞭電力負荷預測技術的新發展，第八章介紹瞭一些負荷預測軟件。每章後麵都配有應用示例。
　　 《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》可作為高等學校電力技術經濟、電力工程管理、計劃統計、信息管理和電力係統自動化專業的本科生和研究生教材，也可作為電力係統用電、調度、計劃、規劃和研究等部門的技術人員參考書。

內頁插圖

目錄

第二版前言
第一版前言
第一章 電力負荷預測概論
第一節 負荷預測概念和原理
第二節 用電量與負荷預測的分類
第三節 負荷預測基本程序
第四節 負荷預測誤差分析

第二章 負荷預測經驗技術與經典技術
第一節 專傢預測法
第二節 類比法
第三節 主觀概率預測法
第四節 調查概率預測法
第五節 預警分析法
第六節 情景預測法
第七節 單耗法
第八節 負荷密度法
第九節 比例係數增長法
第十節 季節時間序列預測法
第十一節 彈性係數法

第三章 電力負荷趨勢外推預測技術
第一節 水平趨勢預測技術
第二節 綫性趨勢預測技術
第三節 多項式趨勢預測技術
第四節 季節型趨勢預測技術
第五節 增長趨勢預測技術

第四章 電力負荷迴歸模型預測技術
第一節 一元綫性迴歸模型及其參數估計
第二節 一元綫性迴歸模型的檢驗
第三節 一元綫性迴歸模型的預測分析
第四節 多元綫性迴歸預測模型
第五節 非綫性迴歸預測模型
第六節 綫性迴歸模型在電力負荷預測中的應用

第五章 電力負荷時間序列預測技術
第一節 時間序列的概念
第二節 時間序列的綫性模型
第三節 綫性模型的自相關函數和偏相關函數
第四節 模型識彆與參數估計
第五節 模型的檢驗
第六節 非平穩序列模型
第七節 隨機模型在電力負荷預測中的應用

第六章 電力負荷灰色預測技術
第一節 灰色係統理論介紹
第二節 灰色生成
第三節 灰色建模過程
第四節 負荷灰色預測技術的改進

第七章 電力負荷預測技術的新發展
第一節 優選組閤預測技術
第二節 專傢係統預測技術
第三節 神經網絡預測技術
第四節 小波分析預測技術

第八章 負荷預測係列軟件介紹
第一節 用電負荷預測係統
第二節 日負荷預測係統
第三節 日周月年負荷預測係統
第四節 重大節日負荷預測係統
附錄一 矩陣及其運算
附錄二 概率論基本知識
參考文獻

精彩書摘

第一章 電力負荷預測概論
本章介紹瞭電力負荷預測的基本概念和作用，論述瞭負荷預測常用方法的分類，介紹瞭負荷預測的誤差分析手段，並給齣瞭負荷預測工作的完整步驟，從而使讀者初步瞭解負荷預測理論方法，為後續章節的學習打好基礎。
第一節 負荷預測概念和原理
電力係統的任務是給廣大用戶不問斷地提供優質電能，滿足各類負荷的需求。
一、負荷預測概念
負荷是指電力需求量或者用電量，即廣義負荷，而需求量是指能量的時間變化率，即功率。也可以說，負荷是發電廠、供電地區或電網在某一瞬間所承擔的工作負荷。對用戶來說，用電負荷是指連接在電網的用戶所有用電設備在某一瞬間所消耗的功率之和。
1．負荷按物理性能劃分
負荷按物理性能分為有功負荷和無功負荷。
（1）有功負荷：是把電能轉換為其他能量，並在用電設備中真實消耗掉的能量，計算單位為kW（韆瓦）。
（2）無功負荷：在電能輸送和轉換過程中，需要建立磁場（如變壓器、電動機等）而消耗的功率。它僅完成電磁能量的相互轉換，並不做功，在這個意義上稱為“無功”，計算單位為kvar（韆乏）。
……

前言/序言

　　電力工業是國傢在能源領域的重大基礎行業，電力是國民經濟的命脈，經濟要發展，電力是先行，電力對於我國經濟建設、國傢安全、社會穩定、生活質量具有至關重要的作用，現代文明社會已經處處離不開電力供應。隨著電力工業的快速發展，隨著我國電力體製改革的不斷深化，對電力負荷預測理論技術的研究越來越重要，負荷預測精度的提高，這對於經濟優化地製訂發電計劃、製訂經濟閤理的電力調配計劃、製訂上網競價計劃、在競價上網中取得優勢、最優製訂電力現貨和期貨報價、控製電網經濟運營、降低鏇轉儲備容量、進行電力市場需求分析、搞好電力市場營銷和電力客戶關係管理、避免重大事故、有效化解風險、保障生産和生活用電等方麵具有重要意義，具有直接而重大的經濟效益和社會效益。因此，電力公司對電力負荷預測的精度要求也越來越高。
　　電力負荷預測工作是十分復雜和睏難的，研究對象包括：日負荷麯綫預測、連續多日負荷預測、日擴展短期負荷預測、重大節日負荷預測、電價預測、電力經濟景氣預測、用電意願麯綫預測、目標市場分類負荷預測和餘量預測，還需要進行電力市場監測和預警。由於電力的社會屬性，預測工作受到大量復雜影響因素的多重乾擾影響，例如：氣象、需求、現貨、期貨、經濟、係統、市場、價格、競爭、政策、策略、政治活動、背景、領域、經驗等，因此需要我們認真研究和學習負荷預測理論方法，研究如何開發實際的電力負荷預測係統。
　　本書是作者結閤多年的科研及教學工作體會編寫而成的。編寫過程中充分考慮瞭我國電力係統負荷預測工作的需要，可供電力類、技術經濟類、計劃統計類、管理工程類專業本科生和研究生使用，也可供電力係統的調度、用電、計劃、規劃和研究等管理部門的科技人員參考使用。本書之外，我們還編有各類負荷預測軟件係統，有《電網日負荷預測係統》、《重大節日負荷預測係統》、《用電負荷預測係統》、《行業電量預測係統》、《周、月、季、年負荷預測係統》等，都已在相關部門實際應用。

智能電網的脈搏：電力負荷預測的理論創新與實踐前沿（第二版） 審視當今，能源轉型與數字化浪潮正深刻重塑著全球電力係統的運作模式。電力負荷預測，作為保障電網穩定運行、優化能源配置、提升經濟效益的關鍵技術，其重要性已上升至戰略高度。本書《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》正是應時代之需，係統梳理瞭電力負荷預測領域的基礎理論、前沿方法、關鍵技術及其廣泛的應用場景，旨在為電力行業從業者、科研人員、以及相關專業學生提供一份全麵且深入的參考。 本書的編撰，基於對電力負荷預測領域最新研究成果的深入洞察和對行業實際需求的精準把握。我們不僅僅停留在對傳統預測方法的介紹，更著重於引入和探討近年來蓬勃發展的機器學習、深度學習、人工智能等先進技術在負荷預測中的創新應用。同時，本書也充分考慮瞭智能電網環境下，新能源發電波動性、電動汽車充電需求、以及用戶行為復雜性等諸多新興挑戰，並提齣瞭相應的應對策略和技術解決方案。 第一部分：電力負荷預測的基礎理論與方法論 本書的開篇，將帶領讀者迴歸電力負荷預測的基石。我們係統闡述瞭電力負荷的內涵、特徵及其影響因素，包括宏觀經濟指標、天氣氣候變化、節假日效應、社會活動規律等。在此基礎上，我們將深入剖析不同時間尺度的負荷預測需求，從超短期（分鍾級至小時級）、短期（日至周）、中期（月至季）到長期（年及以上），分彆闡述其在電網調度、發電計劃、機組檢修、電網規劃等方麵的差異化作用。 隨後，我們將詳細介紹傳統的統計學預測方法，如時間序列分析（ARIMA、SARIMA模型）、迴歸分析、指數平滑法等。我們將深入淺齣地講解這些方法的原理、適用範圍、優缺點，並結閤實例演示其在電力負荷預測中的具體應用。本書強調，理解這些經典方法對於掌握更高級的預測技術至關重要，因為許多現代方法是在這些經典模型的基礎上進行演進和優化的。 第二部分：機器學習與深度學習在負荷預測中的前沿應用 隨著人工智能技術的飛速發展，機器學習和深度學習已成為電力負荷預測領域的主流技術。本書的第二部分將重點聚焦於這些前沿方法。 我們將詳細介紹各種經典的機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Machines）等，並闡釋它們如何通過特徵工程和模型優化來提升預測精度。我們將重點分析這些算法在處理非綫性關係、多變量影響等電力負荷預測特有問題時的優勢。 深度學習，作為當前人工智能領域最引人注目的技術之一，在電力負荷預測中展現齣強大的能力。本書將係統性地介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）在處理時序數據時的獨特優勢。我們將深入講解這些網絡的結構、工作原理，並結閤具體案例，展示它們如何有效地捕捉電力負荷中復雜的時空依賴關係，從而實現高精度的預測。 此外，本書還將探討一些新興的深度學習模型，如注意力機製（Attention Mechanism）、圖神經網絡（GNN）等，以及它們在解決更復雜預測問題（例如，多區域電網協同預測、考慮用戶群體行為的預測）中的潛在應用。我們將強調模型的可解釋性問題，並介紹一些提高模型透明度和可信度的技術。 第三部分：關鍵技術與模型優化策略 準確的電力負荷預測離不開精細化的建模和持續的模型優化。本部分將深入探討在實際應用中至關重要的幾個關鍵技術。 數據預處理與特徵工程： 原始的電力負荷數據往往存在噪聲、缺失值、異常值等問題。本書將提供一係列成熟的數據清洗、填充、降噪和異常檢測技術。更重要的是，我們將詳細講解如何進行有效的特徵工程，包括從原始數據中提取與負荷變化相關的關鍵特徵，如不同時間粒度的滯後負荷、天氣預報數據（溫度、濕度、風速、降雪等）、節假日標識、社會經濟活動指數、甚至是社交媒體情緒分析等，以增強模型的預測能力。 模型集成與融閤： 單一的預測模型往往難以應對所有復雜的電力負荷變化。本書將重點介紹模型集成（Ensemble Learning）和模型融閤（Model Fusion）技術，如Bagging、Boosting、Stacking等。我們將探討如何通過組閤多個模型的優勢，提高預測的穩定性和魯棒性，並降低單一模型失誤的風險。 不確定性量化與置信區間預測： 在實際電網運行中，僅僅給齣單一的預測值是遠遠不夠的。瞭解預測的不確定性，並提供預測的置信區間，對於風險評估和決策製定至關重要。本書將介紹多種不確定性量化方法，如濛特卡洛模擬、貝葉斯方法、以及基於深度學習的不確定性估計技術，幫助讀者理解並量化預測的風險。 在綫學習與自適應調整： 電力負荷的模式會隨著時間推移而不斷演變。為瞭應對這種動態性，本書將深入探討在綫學習（Online Learning）和自適應模型調整策略。我們將介紹如何構建能夠實時更新模型參數、適應新數據模式的模型，以確保預測的長期有效性。 第四部分：電力負荷預測的應用場景與實踐挑戰 本書的最後一大部分，將著眼於電力負荷預測在現實世界中的廣泛應用，以及在實踐過程中可能遇到的挑戰。 電網調度與運行優化： 電力負荷預測是保障電力係統安全穩定運行的核心。本書將詳細闡述其在發電機組齣力安排、負荷削峰填榖、頻率和電壓控製、電網潮流計算等方麵的關鍵作用。我們將討論如何利用高精度的預測來減少鏇轉備用，降低運行成本，提高電網運行效率。 新能源並網與消納： 隨著風電、光伏等新能源的快速發展，其固有的間歇性和波動性給電網帶來瞭嚴峻挑戰。本書將探討電力負荷預測如何與新能源發電預測相結閤，實現新能源的有效消納，減少棄風棄光現象，並提高電網對新能源的接納能力。 電力市場與交易： 在電力市場化改革的背景下，準確的負荷預測對於電力交易、競價策略、風險管理等方麵至關重要。本書將分析負荷預測在日前電力市場、實時電力市場中的應用，以及如何利用預測結果來優化交易策略，提升經濟效益。 用戶側管理與需求側響應： 隨著智能電錶和物聯網技術的普及，用戶側的用電行為變得越來越透明。本書將探討負荷預測在用戶側需求側響應（Demand Side Response, DSR）中的應用，如何通過預測用戶用電模式，引導用戶參與削峰填榖，實現能源的精細化管理。 充電站負荷預測與電動汽車發展： 電動汽車的普及給電網帶來瞭新的負荷增長點。本書將重點關注充電站的負荷預測，分析電動汽車充電行為的影響因素，並探討如何利用預測來優化充電樁的布局和運營，保障充電網絡的穩定運行。 智能電網中的融閤應用： 最後，本書將展望電力負荷預測在未來智能電網中的發展趨勢，包括與區塊鏈、邊緣計算、大數據分析等技術的融閤，以及在能源互聯網、虛擬電廠等新興概念中的應用前景。 本書的特色與價值： 理論與實踐相結閤： 既深入講解瞭預測的理論基礎，又提供瞭豐富的實際應用案例和解決方案。 前沿技術全麵覆蓋： 重點介紹瞭機器學習、深度學習等最新技術在負荷預測中的應用。 挑戰與應對並重： 針對智能電網帶來的新挑戰，提齣瞭有效的應對策略。 結構清晰，邏輯嚴謹： 循序漸進，由淺入深，便於讀者理解和掌握。 圖文並茂，輔助學習： 豐富的圖錶、公式和代碼示例，增強瞭學習的可視性和實踐性。 《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》 旨在成為電力行業從業者、科研人員和相關領域學生不可或缺的參考工具。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解電力負荷預測的復雜性與重要性，掌握先進的預測技術，並能夠將所學知識應用於解決實際問題，為建設更可靠、更高效、更綠色的智能電網貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在電力設備製造行業工作的工程師，我們公司主要生産用於智能電網的計量和控製設備。在為客戶提供解決方案時，深入理解負荷預測技術及其應用場景，能夠幫助我們更好地設計和優化産品。這次閱讀《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》，讓我受益匪淺。書中不僅詳細闡述瞭各種負荷預測算法的原理，還著重介紹瞭這些技術在實際電網運行中的應用，比如需求側管理、電網調度優化、故障診斷等。我特彆關注瞭書中關於負荷預測與電網通信、數據采集係統（SCADA）等環節的集成問題，這對於我們開發智能化的設備和係統提供瞭重要的技術參考。第二版在內容上更加豐富，對於一些新興的應用領域，例如電動汽車充電負荷的預測，以及用戶側響應對負荷模式的影響，都有較深入的探討。這本書的優點在於，它將理論與實踐緊密結閤，使得工程師們能夠清晰地看到技術發展的方嚮，並從中找到産品創新的靈感。對於任何從事電力相關産業，希望瞭解負荷預測最新動態和應用前景的從業者來說，這本書都非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在電力交易市場摸爬滾打多年的交易員，我對市場供需的瞬息萬變有著深刻的體會。電力負荷的波動直接影響著現貨市場的價格波動，而精準的負荷預測則是我們製定交易策略、規避風險、把握機遇的基礎。初次接觸《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》，就被其內容所吸引。書中關於負荷預測在電力市場應用方麵的章節，詳細介紹瞭如何將預測結果應用於日前、實時等交易環節，並分析瞭不同預測精度對交易策略的影響。我尤其對其中關於考慮負荷預測不確定性的方法和模型感興趣，這能夠幫助我們在交易決策中更加審慎，並為風險管理提供科學依據。書中還涉及瞭一些最新的研究成果，例如基於大數據分析的負荷預測方法，以及如何利用市場參與者的行為模式來輔助預測，這些都為我們這些實務工作者提供瞭新的視角和工具。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠幫助我們提升市場競爭力、理解電力市場運行機製的寶典。我非常推薦給所有活躍在電力交易前綫的交易員和市場分析師。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新能源技術抱有極大熱情的學術新人，我在撰寫關於分布式能源並網對電網穩定影響的畢業論文時，遇到瞭一個巨大的瓶頸：如何準確預測這些間歇性、波動性強的電源接入後的整體負荷走勢。在導師的推薦下，我翻閱瞭《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》，這本書以一種近乎百科全書的姿態，為我打開瞭新世界的大門。它不僅僅局限於傳統的電力負荷預測，更是將目光投嚮瞭未來，深入探討瞭在智能電網、微電網以及大規模可再生能源滲透的背景下，負荷預測所麵臨的新挑戰和新方法。書中對於風電、光伏等新能源齣力預測與負荷預測的融閤問題，以及考慮用戶側行為變化的預測模型，都進行瞭詳盡的闡述。我特彆欣賞作者在案例分析中，如何將理論模型與實際數據相結閤，並且詳細列齣瞭每種方法的優劣勢，這為我選擇閤適的預測算法提供瞭堅實的理論依據。這本書的價值在於，它不僅教授瞭“是什麼”，更深入地講解瞭“為什麼”和“怎麼做”，引導讀者能夠批判性地思考和創新。對於希望在新能源領域深耕的年輕研究者來說，這本書無疑是點亮前路的一盞明燈，強烈建議大傢認真閱讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是電力係統研究人員的福音，我懷著極其期待的心情入手瞭《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》，果然沒讓我失望。我是一名在電網公司從事調峰調頻工作的技術人員，平日裏最頭疼的就是如何精準地預測未來一段時間的電力負荷，以便提前做好設備調度和安全保障。這本書的齣現，無疑為我們提供瞭一套係統而深入的理論框架和實踐指導。作者在第二版中，不僅保留瞭第一版中那些經典的預測方法，比如時間序列分析、迴歸模型等，還結閤當前人工智能技術的飛速發展，引入瞭大量的機器學習和深度學習模型在負荷預測中的應用案例。我尤其對其中關於長短期記憶網絡（LSTM）和捲積神經網絡（CNN）用於短期負荷預測的章節印象深刻，其詳盡的模型構建步驟、參數優化策略以及與傳統方法的性能對比，都具有極高的參考價值。書中還提供瞭大量的實證數據和圖錶，使得抽象的理論概念變得更加直觀易懂。無論是初學者還是有經驗的工程師，都能從中找到適閤自己的內容，並從中汲取新的靈感。我強烈推薦給所有在電力行業工作，需要進行負荷預測的同仁們，它絕對是一本值得反復研讀的工具書。

評分☆☆☆☆☆

我曾參與過多個大型能源項目的規劃與建設，在項目前期可行性研究階段，精準的負荷預測是決定項目投資規模和收益的關鍵。接觸瞭《電力負荷預測技術及其應用（第2版）》之後，我深感其前瞻性和實用性。第二版在第一版的基礎上，進一步拓展瞭預測的維度，不僅僅停留在短時和中期的負荷預測，更是觸及瞭長期負荷預測中一些關鍵的因素，比如經濟發展、城鎮化進程、技術進步以及政策導嚮對電力需求的潛在影響。書中對於如何構建能夠考慮這些宏觀經濟因素的預測模型，提供瞭非常有價值的思路和方法。例如，在經濟增長與電力需求關係的章節中，作者詳細介紹瞭多種計量經濟學模型，並結閤曆史數據進行瞭實證分析，這對於我們進行長期規劃，評估未來電力基礎設施的建設需求，以及製定能源發展戰略具有至關重要的意義。這本書的語言雖然嚴謹，但邏輯清晰，層次分明，能夠幫助讀者逐步理解復雜的概念。對於從事能源規劃、電力市場分析、宏觀經濟研究的專業人士而言，這本書絕對是不可多得的參考資料。

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