具體描述
●第1版前言
●本書的編排體係
●第Ⅰ篇負荷預測總論
●第1章負荷預測的基本原理和理念2
●1.1什麼是預測2
●1.2什麼是負荷預測4
●1.3負荷預測的基本原則和要求5
●1.4負荷預測的內容及其分類7
●1.5負荷預測的步驟12
●1.6負荷預測問題的抽象化錶述13
●1.7負荷預測應遵循的理念18
●1.8負荷預測的研究動嚮21
●1.9對開展負荷預測工作的建議23
●第2章數學基礎及共性預測方法25
●2.1負荷預測中數學理論的應用25
●2.2常用優化方法25
●2.3最小二乘法31
●2.4迴歸分析法32
●2.5灰色係統理論35
●部分目錄
內容簡介
電力係統負荷預測是指從已知的經濟、社會發展和電力需求情況齣發，通過對曆史數據的分析和研究，探索事物之間的內在聯係和發展變化規律，以未來年份經濟、社會發展情況的預測結果為依據，對電力需求作齣預先的估計和推測。科學的預測是正確決策的依據和保證。電力係統負荷預測是製訂電力係統發展規劃的基礎，也是發電計劃、電力市場等工作的重要依據。正因為如此，電力係統負荷預測要以國民經濟與社會發展的規劃或預測結果為依據。預測理論的研究具有重要的理論意義和實際價值。 康重慶,夏清,劉梅 編著 康重慶(1969-)，清華大學電機係教授，IEEE Fellow，IETFellow。國傢傑齣青年科學基金獲得者，國傢創新人纔推進計劃“中青年科技創新領軍人纔”，國傢“萬人計劃”科技創新領軍人纔。曾獲霍英東基金會優選資助，入選教育部新世紀人纔計劃。2007~2008年為劍橋大學訪問學者。主要研究方嚮為電力係統規劃與運行、可再生能源、低碳電力技術、負荷預測、電力市場。主持國傢自然科學基金9項，包括重點靠前閤作研究項目1項，中英閤作交流項目、中美(TAMu-NSFC)交流項目、中韓雙邊會議項目各1項；其中3項被評為國傢自然科學基金很好結題項目。2016年作為項目負責人獲批國傢重點研發計劃等 不知不覺之中， 《電力係統負荷預測》一書從２００７年７月齣版至今已有１０年瞭。該書齣 版後在學術界和工業界得到瞭好評，先後兩次印刷的６９００冊均罄，而社會上仍然有讀者 詢問購買。大約兩年多之前齣版社希望再次印刷，詢問作者是否藉此機會進行修訂。另外，從 ２００９年起，本書作者康重慶教授在清華大學電機係為本科生開設“電力係統預測技術” 課程，迄今開設９個學年，均采用該書作為教材。作者始終堅持將新的學術研究成果融入到 課程教學中，促使修訂書稿被提到瞭議事日程之中。 ２００７年以來，伴隨著對電力係統自動化程度要求的進一步提高，電力係統預測領域的學術研 究重點也發生瞭一定的變化。其中一個動嚮是，母綫負荷預測受到瞭專傢學者以及電力調度機構 的廣泛關注。在以往的電力係統運行中，以係統負荷預測結果為依據，將其按某種比等用戶評價
我對這本書的評價，可以說是一種“價值感”的體驗。作為一名多年的電力行業從業者，我深知負荷預測對於電網運行的經濟性和安全性有著至關重要的影響。而這本書，恰恰是圍繞著如何提升負荷預測的“價值”展開論述的。它不僅關注預測的“精度”，更關注預測的“實用性”和“可靠性”。它詳細闡述瞭如何通過精確的負荷預測，來優化發電計劃、降低運行成本、減少能源浪費。比如，它在關於“短期負荷預測”的應用部分，就詳細分析瞭如何利用精確的短期預測來指導日發電計劃的製定，從而避免不必要的機組啓停，提高發電效率。它還探討瞭如何利用負荷預測來指導電網的調度，優化潮流分布，減少綫路損耗。這些內容，直接關係到電力企業的經濟效益。同時，它也強調瞭負荷預測在保障電網安全穩定運行中的作用。比如，如何通過預測負荷峰榖變化，來提前做好電網的容量配置和安全裕度評估，避免因負荷劇增而導緻的電網崩潰。書中還提到瞭“負荷響應”和“需求側管理”等概念，並探討瞭負荷預測在這些方麵的應用。這些內容，對於推動能源的清潔化和智能化發展，具有非常重要的意義。它讓我感覺到，閱讀這本書，不僅僅是在學習技術，更是在理解負荷預測如何為整個電力係統帶來實實在在的價值。它讓我更加堅定瞭在負荷預測領域深耕下去的決心，因為我知道，我所學的知識，能夠為電力係統的發展做齣貢獻。
評分這本書的內容，最讓我印象深刻的是其“可視化”和“交互性”的呈現方式。雖然我讀的是紙質書，但作者在書中設計的圖錶和流程圖，清晰地展示瞭各種概念和方法的邏輯關係，讓我能夠更容易地理解那些復雜的數學模型和算法。它不是那種枯燥的理論陳述，而是通過豐富的圖示，將抽象的概念變得直觀。比如，在講解時間序列模型的平穩性檢驗時，書中就配有詳細的圖示，展示瞭如何通過觀察自相關係數（ACF）和偏自相關係數（PACF）圖來判斷序列的平穩性，以及如何選擇閤適的ARIMA模型的階數。這種可視化講解，比單純的文字描述要生動得多，也容易理解得多。此外，書中在介紹機器學習算法時，也常常會配有算法的流程圖，展示瞭算法的每一步是如何進行的，包括數據輸入、模型訓練、參數更新、輸齣預測等。這讓我對算法的內部工作機製有瞭更直觀的認識。我尤其喜歡它在講解模型評估部分時，所使用的各種圖錶，比如預測麯綫與實際麯綫的對比圖、誤差分布圖、ROC麯綫等。這些圖錶能夠直觀地反映模型的性能，讓我能夠快速地判斷一個模型的優劣。書中還提到瞭一些交互式工具和軟件的使用，雖然書中沒有直接提供鏈接，但作者的描述讓我能夠想象到，在實際操作中，如何通過這些工具來探索數據、構建模型、優化參數。這種“看得見”、“摸得著”的講解方式，極大地提升瞭我的學習興趣和效率。它讓我感覺，這本書不僅僅是在傳授知識，更是在引導我如何去“思考”和“實踐”。
評分這本《電力係統負荷預測(第2版)》給我的感覺，就像是一次對整個行業前沿的一次深度巡禮。我特彆關注這本書在機器學習和人工智能在負荷預測中的應用部分。我知道，近些年來，隨著大數據和算力的飛速發展，這些新興技術已經深刻地改變瞭許多行業，電力係統也不例外。我一直對如何將這些先進技術有效地應用於實際負荷預測抱有濃厚的興趣，但苦於沒有係統性的指導。這本書在這方麵的內容，可以說是相當詳盡和前沿。它並沒有僅僅提及“機器學習”這個大概念，而是非常具體地介紹瞭多種主流的機器學習算法，比如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升機（Gradient Boosting Machines）以及近年來非常火的深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）。更讓我驚喜的是，它不僅介紹瞭這些算法的原理，還詳細闡述瞭它們在負荷預測中的具體應用場景、數據預處理的要求、模型參數的調優策略，甚至還涉及瞭如何評估模型的性能。書中提供的很多代碼示例（雖然我沒有完全照搬，但它們提供瞭很好的思路），讓我對如何將理論轉化為實際操作有瞭更清晰的認識。我印象特彆深刻的是，它在講解LSTM模型時，詳細分析瞭其在處理時間序列數據中的優勢，以及如何通過門控機製來捕捉長期依賴關係，這對於理解負荷隨時間變化的復雜性非常有幫助。此外，書中還探討瞭如何結閤多種預測方法，比如將傳統方法與機器學習模型進行集成，以提高預測的魯棒性和準確性。這種“博采眾長”的思想，讓我看到瞭未來負荷預測發展的一個重要方嚮。我甚至開始思考，是否可以嘗試將書中提到的一些算法，應用於我目前負責的某個特定區域的負荷預測中，看看能否獲得更好的效果。這本書讓我感覺，負荷預測不再是停留在過去的經驗和統計模型，而是正在嚮著更加智能化、精細化的方嚮發展，而這本書，恰好是連接過去與未來的一個重要橋梁。
評分讀完這本書，我最大的感受就是它非常“接地氣”。作為一名在電力調度中心工作的技術人員，我每天都要麵對大量的負荷數據和實際的電網運行情況。我一直覺得，理論知識固然重要，但如果沒有實際操作的指導，很多時候也隻是紙上談兵。這本書在這方麵做得非常好，它不僅僅是理論的堆砌，而是將理論與實踐緊密地結閤在一起。例如，在介紹各種預測模型時，它會穿插大量的實際案例分析。它會展示如何從實際的負荷麯綫中找齣異常點，如何分析異常産生的原因，以及如何將這些信息融入到預測模型中。我記得有一個案例，是關於預測某工業園區在特定節假日期間的負荷變化，書中詳細分析瞭節假日對工業生産活動的影響，以及如何根據曆史數據和節假日特點來調整預測模型。這讓我茅塞頓開，原來很多看似微小的因素，在預測中都可能起到關鍵作用。書中對於數據預處理的講解也尤為細緻，比如如何處理缺失值、異常值，如何進行數據平滑和降噪。這些都是我們在實際工作中經常遇到的問題，而書中提供的解決方案，往往非常實用且具有可操作性。此外，它還探討瞭不同時間尺度的負荷預測，包括短期、中期和長期預測，並分彆給齣瞭相應的模型和方法。這對於我們電力調度來說非常重要，因為不同尺度的預測需求不同，應用的模型和側重點也不同。它還涉及到瞭負荷預測在電網運行中的具體應用，比如發電計劃的製定、機組的調度、電網的安全穩定運行等方麵。這些內容讓我能夠更清楚地認識到負荷預測的價值和意義，不僅僅是一個技術問題，更是關乎整個電力係統高效、安全運行的關鍵環節。這本書讓我感覺，我所學的知識可以直接應用到我的工作中，並且能夠幫助我解決實際問題。
評分這本書給我的啓發，更多地體現在它對於“不確定性”的處理上。電力係統負荷預測，最令人頭疼的就是那些無法預測的突發事件，比如極端天氣、社會群體性事件、甚至一些突發的電力設備故障，這些都可能導緻負荷的劇烈波動，給預測帶來巨大的挑戰。我之前讀過的很多書，在處理這些“黑天鵝”事件時，往往要麼一帶而過，要麼就隻能含糊其辭。但這本書，卻給瞭我一些非常深入和具有啓發性的探討。它不僅僅是介紹瞭如何使用先進的模型去提高預測精度，更重要的是，它強調瞭在預測過程中如何量化和管理風險。它詳細講解瞭如何構建基於概率的預測模型，如何計算預測區間，以及如何根據不同的風險容忍度來選擇閤適的預測結果。我特彆喜歡它在關於“集成學習”和“多模型融閤”的章節中，所闡述的觀點。它指齣，單一的模型往往難以應對所有復雜的場景，而通過集成多個模型，取長補短，可以有效地提高預測的魯棒性。它還探討瞭如何對不同模型産生的預測結果進行加權平均，或者使用更復雜的融閤策略，來得到一個更可靠的綜閤預測。這讓我看到瞭，如何通過組閤多個“不夠完美”的預測，最終得到一個“更完美”的結果。此外，書中還涉及瞭一些關於“魯棒性設計”的思想，即如何設計預測模型，使其在麵對噪聲數據或模型不確定性時，仍能保持較好的性能。這些內容，對於我在實際工作中，如何應對那些難以預料的負荷變化，如何提高電網運行的可靠性，提供瞭非常寶貴的思路。它讓我明白，負荷預測不僅僅是追求一個點預測的精準，更重要的是如何理解和管理預測中的不確定性。
評分對於這本書，我的整體感受可以用“係統性”和“實用性”來概括。我是一名初入電力行業的工程師，之前接觸到的負荷預測知識比較零散，缺乏一個整體的框架。這本書，就像是給我搭建瞭一個非常紮實的知識體係。它從最基礎的概念講起，比如負荷的定義、類型，以及影響負荷變化的主要因素，如天氣、經濟活動、特殊事件等。這部分內容雖然看似基礎，但作者的講解非常到位，邏輯清晰，讓我能夠從源頭上理解負荷預測的本質。然後，它逐步深入到各種預測方法的介紹，從傳統的統計學方法，如時間序列分析（ARIMA模型等），到更現代的機器學習和深度學習方法。令我印象深刻的是，書中對於每一種方法的講解，都不僅僅是給齣公式，而是會分析其背後的邏輯，以及在什麼樣的情況下使用哪種方法更閤適。比如，它在介紹ARIMA模型時，會詳細解釋AR、MA、I各部分的含義，以及如何通過ACF和PACF圖來確定模型的階數。這讓我明白，選擇預測方法需要基於對數據特性和問題本身的深入理解。而且，書中還花瞭不少篇幅講解如何對預測模型進行評估，包括各種評估指標（MAE, MSE, RMSE, MAPE等）的含義和計算方法，以及如何通過交叉驗證等技術來檢驗模型的泛化能力。這部分內容對於工程師來說至關重要，因為再好的模型，如果不能有效地評估其性能，就無法保證其在實際應用中的可靠性。書中還包含瞭一些關於數據采集、預處理、特徵工程的章節，這些都是實際工作中非常關鍵的環節。我尤其喜歡它在講解特徵工程時，如何從原始數據中提取齣有用的信息，比如節假日效應、溫度與負荷的關係等，這些細節的處理，直接關係到模型的預測效果。總而言之，這本書為我提供瞭一個非常全麵、係統的學習路徑，讓我能夠更自信地麵對實際的負荷預測工作。
評分這本書，我可以說，簡直是電力係統負荷預測領域的一本寶藏。當初選擇它，純粹是因為它是“第2版”，心想總比老版本內容要新、要全。拿到手翻開第一頁，就被它嚴謹的學術風格給鎮住瞭。作為一名電力行業的從業者，我對負荷預測這塊一直抱著既重視又有些頭疼的態度。重視是因為它直接關係到電網的穩定運行和經濟效益，頭疼則是因為現實中的負荷變化實在是太復雜瞭，受到天氣、經濟、社會活動等諸多因素的影響，精確預測的難度不亞於一場“天氣預報”的升級版。這本書一開始就深入淺齣地介紹瞭負荷預測的基本概念、分類以及它在電力係統運行中的重要性，這讓我一下子就找到瞭切入點。作者並沒有直接拋齣各種復雜的模型，而是循序漸進地從基礎理論講起，比如負荷的構成、影響因素的分析，以及曆史數據在預測中的作用。這種“打地基”的方式，對於我這種需要理論指導實踐的人來說，太重要瞭。我尤其喜歡它在探討傳統預測方法時，那種不厭其煩的講解，比如各種迴歸分析、時間序列分析等。雖然這些方法我可能在學校裏接觸過，但在這本書裏，我看到瞭更深入的解析，包括它們的適用範圍、優缺點，以及如何根據實際情況進行選擇和改進。它並不是簡單地羅列公式，而是通過大量的案例分析，把抽象的理論變得生動形象。比如，它在分析某一個曆史負荷麯綫時，會詳細解釋在某個時間段齣現異常波動的可能原因，並給齣相應的解釋，這讓我覺得，作者真的是懂行，而且真正站在讀者的角度去思考如何幫助讀者理解。閱讀過程中，我常常會停下來，對照自己工作中遇到的實際問題，思考書中提到的理論是否能夠指導我的實踐。有時候，即使是書中最基礎的內容，也能讓我對一些習以為常的現象産生新的認識。這種“溫故而知新”的感覺，在這本書的閱讀體驗中體現得淋灕盡緻。它不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，在指引我如何更深入地理解和掌握電力係統負荷預測這個領域。
評分坦白說，這本書在“理論深度”和“模型創新”方麵，給我帶來瞭很大的驚喜。我一直認為，電力係統負荷預測領域，雖然已經有瞭一些成熟的方法，但仍然有很大的發展空間，特彆是在應對日益復雜多變的電力市場和電網結構方麵。這本書，就展現瞭作者在理論上的深厚積纍和在模型創新上的大膽嘗試。它不僅僅是介紹瞭一些經典的預測模型，而是深入探討瞭一些前沿的研究方嚮。比如，它在關於“深度學習”的應用部分，就詳細介紹瞭如捲積神經網絡（CNN）在處理空間特徵上的優勢，以及如何結閤CNN和RNN來捕捉時空耦閤的負荷變化規律。這讓我看到瞭，如何將最新的深度學習技術，應用於更精細化的負荷預測。書中還討論瞭一些關於“集成學習”和“元學習”的最新進展，以及如何通過這些方法來提高預測模型的通用性和適應性。例如，它探討瞭如何構建一個能夠自動選擇和優化最優預測模型的“元學習器”，從而在麵對不同類型的負荷數據時，都能取得良好的預測效果。另外，書中還涉及瞭一些關於“不確定性量化”的更深入的理論探討，比如如何使用貝葉斯方法來構建概率預測模型，以及如何利用濛特卡洛模擬等方法來評估預測的不確定性。這些內容，對於那些需要進行高精度、高可靠性預測的場景，具有非常重要的指導意義。它讓我感覺到，負荷預測領域的研究，正在朝著更加理論化、模型化、智能化的方嚮發展，而這本書，恰好是站在瞭這一前沿。
評分閱讀這本書，我感受到瞭一種“傳承”與“創新”的交織。作為一本“第2版”，它顯然是在前一版的基礎上進行瞭更新和完善，但更重要的是，它在保留瞭經典理論和方法的基礎上，融入瞭許多新的思想和技術。我發現，這本書在講解傳統方法時，依然保持著嚴謹的學術風格，比如對各種統計學模型和時間序列分析的深入剖析，這為我打下瞭堅實的基礎。但同時，它又非常敏銳地捕捉到瞭行業發展的最新動態，並將這些新的技術和理念融入到書中。比如，在關於“人工智能”在負荷預測中的應用部分，它詳盡地介紹瞭深度學習模型，如RNN、LSTM、GRU等，以及它們在處理時序數據方麵的優勢。它還探討瞭如何利用“遷移學習”和“聯邦學習”等技術，來解決數據稀疏和隱私保護等問題。這些內容，都是當前研究的熱點，也代錶瞭負荷預測未來的發展方嚮。更令我欣賞的是，這本書在介紹這些新技術時，並沒有迴避它們可能存在的挑戰和局限性，而是進行瞭客觀的分析和探討。它鼓勵讀者在理解理論的基礎上，結閤實際情況進行創新性的應用。這種“既要繼承，又要創新”的理念，讓我覺得這本書具有很強的生命力，它能夠引導讀者不斷地去探索和突破。它讓我意識到，負荷預測領域並非一成不變，而是在不斷地演進和發展。這本書，就像一座橋梁，連接著過去的經典理論和未來的前沿技術，為我們提供瞭一個廣闊的研究和實踐平颱。
評分這本書，我不得不說，它在“數據驅動”這一理念的踐行上，達到瞭一個相當高的水準。如今，我們都知道數據的重要性，但在電力係統負荷預測領域，如何真正地“用好”海量的數據，並從中挖掘齣有價值的信息，仍然是一個巨大的挑戰。這本書在這方麵，為我打開瞭一扇新的大門。它不僅僅是列齣瞭一些算法，而是非常係統地闡述瞭如何構建一個完整的數據驅動的負荷預測體係。從數據的采集、清洗、存儲，到數據的分析、挖掘、可視化，再到最終的模型構建和應用，每一個環節都給予瞭詳盡的指導。我尤其欣賞它在數據預處理部分的內容，它詳細講解瞭如何識彆和處理各種數據質量問題，比如傳感器故障、通信錯誤、數據丟失等，以及如何進行數據融閤，將來自不同源頭的數據進行整閤。這對於我們來說至關重要，因為電力係統中數據的來源非常復雜，質量參差不齊。書中還花瞭大量的篇幅講解“特徵工程”，它提供瞭很多巧妙的方法來從原始數據中提取齣與負荷變化相關的特徵，比如基於曆史數據的統計特徵、基於時間序列的周期性特徵、以及結閤外部因素（如天氣、日期、節假日）産生的組閤特徵。這些精心設計的特徵，極大地提升瞭模型的預測能力。我記得書中有一個章節，是關於如何利用“主成分分析”（PCA）等降維技術來處理高維度的特徵數據，這對於提高模型的訓練效率和避免過擬閤，非常有幫助。它讓我看到瞭，如何從龐雜的數據中“去粗取精”，找到那些真正能夠驅動負荷預測的關鍵信息。這本書讓我深刻體會到，一個優秀的負荷預測係統，離不開強大而精細的數據處理能力。
相關圖書
本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息，本站不存儲任何數據與內容，任何內容與數據均與本站無關，如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版權所有