电力负荷预测技术及其应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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牛东晓 等 著

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• 预测方法
• 应用案例

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787508387338

版次：2

商品编码：10700638

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-06-01

用纸：胶版纸

页数：229

字数：353000

正文语种：中文

编辑推荐

　　 《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》是结合编者们多年的科研及教学工作体会编写而成的。编写过程中充分考虑了我国电力系统负荷预测工作的需要，可供电力类、技术经济类、计划统计类、管理工程类专业本科生和研究生使用，也可供电力系统的调度、用电、计划、规划和研究等管理部门的科技人员参考使用。全书共分八章，分别介绍了电力负荷预测的基本概念、预测过程和一些负荷预测软件，阐述了经典负荷预测技术、趋势外推预测技术、回归分析预测技术、时间序列随机预测技术、灰色预测技术、优选组合预测技术、专家系统预测技术、神经网络预测技术、小波分析预测技术等预测理论和方法，论述了电力负荷预测技术的新发展。

内容简介

　　 《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》在第一版的基础上更新了部分案例，增加了调查预测法、预警分析法、情景预测法和季节时间序列预测法等新技术。全书共分八章，第一章介绍电力负荷预测的基本概念和预测过程，第二章至第七章分别阐述经典负荷预测技术、趋势外推预测技术、回归分析预测技术、时间序列随机预测技术、灰色预测技术、优选组合预测技术、专家系统预测技术、神经网络预测技术、小波分析预测技术等预测理论和方法，论述了电力负荷预测技术的新发展，第八章介绍了一些负荷预测软件。每章后面都配有应用示例。
　　 《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》可作为高等学校电力技术经济、电力工程管理、计划统计、信息管理和电力系统自动化专业的本科生和研究生教材，也可作为电力系统用电、调度、计划、规划和研究等部门的技术人员参考书。

内页插图

目录

第二版前言
第一版前言
第一章 电力负荷预测概论
第一节 负荷预测概念和原理
第二节 用电量与负荷预测的分类
第三节 负荷预测基本程序
第四节 负荷预测误差分析

第二章 负荷预测经验技术与经典技术
第一节 专家预测法
第二节 类比法
第三节 主观概率预测法
第四节 调查概率预测法
第五节 预警分析法
第六节 情景预测法
第七节 单耗法
第八节 负荷密度法
第九节 比例系数增长法
第十节 季节时间序列预测法
第十一节 弹性系数法

第三章 电力负荷趋势外推预测技术
第一节 水平趋势预测技术
第二节 线性趋势预测技术
第三节 多项式趋势预测技术
第四节 季节型趋势预测技术
第五节 增长趋势预测技术

第四章 电力负荷回归模型预测技术
第一节 一元线性回归模型及其参数估计
第二节 一元线性回归模型的检验
第三节 一元线性回归模型的预测分析
第四节 多元线性回归预测模型
第五节 非线性回归预测模型
第六节 线性回归模型在电力负荷预测中的应用

第五章 电力负荷时间序列预测技术
第一节 时间序列的概念
第二节 时间序列的线性模型
第三节 线性模型的自相关函数和偏相关函数
第四节 模型识别与参数估计
第五节 模型的检验
第六节 非平稳序列模型
第七节 随机模型在电力负荷预测中的应用

第六章 电力负荷灰色预测技术
第一节 灰色系统理论介绍
第二节 灰色生成
第三节 灰色建模过程
第四节 负荷灰色预测技术的改进

第七章 电力负荷预测技术的新发展
第一节 优选组合预测技术
第二节 专家系统预测技术
第三节 神经网络预测技术
第四节 小波分析预测技术

第八章 负荷预测系列软件介绍
第一节 用电负荷预测系统
第二节 日负荷预测系统
第三节 日周月年负荷预测系统
第四节 重大节日负荷预测系统
附录一 矩阵及其运算
附录二 概率论基本知识
参考文献

精彩书摘

第一章 电力负荷预测概论
本章介绍了电力负荷预测的基本概念和作用，论述了负荷预测常用方法的分类，介绍了负荷预测的误差分析手段，并给出了负荷预测工作的完整步骤，从而使读者初步了解负荷预测理论方法，为后续章节的学习打好基础。
第一节 负荷预测概念和原理
电力系统的任务是给广大用户不问断地提供优质电能，满足各类负荷的需求。
一、负荷预测概念
负荷是指电力需求量或者用电量，即广义负荷，而需求量是指能量的时间变化率，即功率。也可以说，负荷是发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。对用户来说，用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗的功率之和。
1．负荷按物理性能划分
负荷按物理性能分为有功负荷和无功负荷。
（1）有功负荷：是把电能转换为其他能量，并在用电设备中真实消耗掉的能量，计算单位为kW（千瓦）。
（2）无功负荷：在电能输送和转换过程中，需要建立磁场（如变压器、电动机等）而消耗的功率。它仅完成电磁能量的相互转换，并不做功，在这个意义上称为“无功”，计算单位为kvar（千乏）。
……

前言/序言

　　电力工业是国家在能源领域的重大基础行业，电力是国民经济的命脉，经济要发展，电力是先行，电力对于我国经济建设、国家安全、社会稳定、生活质量具有至关重要的作用，现代文明社会已经处处离不开电力供应。随着电力工业的快速发展，随着我国电力体制改革的不断深化，对电力负荷预测理论技术的研究越来越重要，负荷预测精度的提高，这对于经济优化地制订发电计划、制订经济合理的电力调配计划、制订上网竞价计划、在竞价上网中取得优势、最优制订电力现货和期货报价、控制电网经济运营、降低旋转储备容量、进行电力市场需求分析、搞好电力市场营销和电力客户关系管理、避免重大事故、有效化解风险、保障生产和生活用电等方面具有重要意义，具有直接而重大的经济效益和社会效益。因此，电力公司对电力负荷预测的精度要求也越来越高。
　　电力负荷预测工作是十分复杂和困难的，研究对象包括：日负荷曲线预测、连续多日负荷预测、日扩展短期负荷预测、重大节日负荷预测、电价预测、电力经济景气预测、用电意愿曲线预测、目标市场分类负荷预测和余量预测，还需要进行电力市场监测和预警。由于电力的社会属性，预测工作受到大量复杂影响因素的多重干扰影响，例如：气象、需求、现货、期货、经济、系统、市场、价格、竞争、政策、策略、政治活动、背景、领域、经验等，因此需要我们认真研究和学习负荷预测理论方法，研究如何开发实际的电力负荷预测系统。
　　本书是作者结合多年的科研及教学工作体会编写而成的。编写过程中充分考虑了我国电力系统负荷预测工作的需要，可供电力类、技术经济类、计划统计类、管理工程类专业本科生和研究生使用，也可供电力系统的调度、用电、计划、规划和研究等管理部门的科技人员参考使用。本书之外，我们还编有各类负荷预测软件系统，有《电网日负荷预测系统》、《重大节日负荷预测系统》、《用电负荷预测系统》、《行业电量预测系统》、《周、月、季、年负荷预测系统》等，都已在相关部门实际应用。

智能电网的脉搏：电力负荷预测的理论创新与实践前沿（第二版） 审视当今，能源转型与数字化浪潮正深刻重塑着全球电力系统的运作模式。电力负荷预测，作为保障电网稳定运行、优化能源配置、提升经济效益的关键技术，其重要性已上升至战略高度。本书《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》正是应时代之需，系统梳理了电力负荷预测领域的基础理论、前沿方法、关键技术及其广泛的应用场景，旨在为电力行业从业者、科研人员、以及相关专业学生提供一份全面且深入的参考。 本书的编撰，基于对电力负荷预测领域最新研究成果的深入洞察和对行业实际需求的精准把握。我们不仅仅停留在对传统预测方法的介绍，更着重于引入和探讨近年来蓬勃发展的机器学习、深度学习、人工智能等先进技术在负荷预测中的创新应用。同时，本书也充分考虑了智能电网环境下，新能源发电波动性、电动汽车充电需求、以及用户行为复杂性等诸多新兴挑战，并提出了相应的应对策略和技术解决方案。 第一部分：电力负荷预测的基础理论与方法论 本书的开篇，将带领读者回归电力负荷预测的基石。我们系统阐述了电力负荷的内涵、特征及其影响因素，包括宏观经济指标、天气气候变化、节假日效应、社会活动规律等。在此基础上，我们将深入剖析不同时间尺度的负荷预测需求，从超短期（分钟级至小时级）、短期（日至周）、中期（月至季）到长期（年及以上），分别阐述其在电网调度、发电计划、机组检修、电网规划等方面的差异化作用。 随后，我们将详细介绍传统的统计学预测方法，如时间序列分析（ARIMA、SARIMA模型）、回归分析、指数平滑法等。我们将深入浅出地讲解这些方法的原理、适用范围、优缺点，并结合实例演示其在电力负荷预测中的具体应用。本书强调，理解这些经典方法对于掌握更高级的预测技术至关重要，因为许多现代方法是在这些经典模型的基础上进行演进和优化的。 第二部分：机器学习与深度学习在负荷预测中的前沿应用 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习已成为电力负荷预测领域的主流技术。本书的第二部分将重点聚焦于这些前沿方法。 我们将详细介绍各种经典的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines）等，并阐释它们如何通过特征工程和模型优化来提升预测精度。我们将重点分析这些算法在处理非线性关系、多变量影响等电力负荷预测特有问题时的优势。 深度学习，作为当前人工智能领域最引人注目的技术之一，在电力负荷预测中展现出强大的能力。本书将系统性地介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在处理时序数据时的独特优势。我们将深入讲解这些网络的结构、工作原理，并结合具体案例，展示它们如何有效地捕捉电力负荷中复杂的时空依赖关系，从而实现高精度的预测。 此外，本书还将探讨一些新兴的深度学习模型，如注意力机制（Attention Mechanism）、图神经网络（GNN）等，以及它们在解决更复杂预测问题（例如，多区域电网协同预测、考虑用户群体行为的预测）中的潜在应用。我们将强调模型的可解释性问题，并介绍一些提高模型透明度和可信度的技术。 第三部分：关键技术与模型优化策略 准确的电力负荷预测离不开精细化的建模和持续的模型优化。本部分将深入探讨在实际应用中至关重要的几个关键技术。 数据预处理与特征工程： 原始的电力负荷数据往往存在噪声、缺失值、异常值等问题。本书将提供一系列成熟的数据清洗、填充、降噪和异常检测技术。更重要的是，我们将详细讲解如何进行有效的特征工程，包括从原始数据中提取与负荷变化相关的关键特征，如不同时间粒度的滞后负荷、天气预报数据（温度、湿度、风速、降雪等）、节假日标识、社会经济活动指数、甚至是社交媒体情绪分析等，以增强模型的预测能力。 模型集成与融合： 单一的预测模型往往难以应对所有复杂的电力负荷变化。本书将重点介绍模型集成（Ensemble Learning）和模型融合（Model Fusion）技术，如Bagging、Boosting、Stacking等。我们将探讨如何通过组合多个模型的优势，提高预测的稳定性和鲁棒性，并降低单一模型失误的风险。 不确定性量化与置信区间预测： 在实际电网运行中，仅仅给出单一的预测值是远远不够的。了解预测的不确定性，并提供预测的置信区间，对于风险评估和决策制定至关重要。本书将介绍多种不确定性量化方法，如蒙特卡洛模拟、贝叶斯方法、以及基于深度学习的不确定性估计技术，帮助读者理解并量化预测的风险。 在线学习与自适应调整： 电力负荷的模式会随着时间推移而不断演变。为了应对这种动态性，本书将深入探讨在线学习（Online Learning）和自适应模型调整策略。我们将介绍如何构建能够实时更新模型参数、适应新数据模式的模型，以确保预测的长期有效性。 第四部分：电力负荷预测的应用场景与实践挑战 本书的最后一大部分，将着眼于电力负荷预测在现实世界中的广泛应用，以及在实践过程中可能遇到的挑战。 电网调度与运行优化： 电力负荷预测是保障电力系统安全稳定运行的核心。本书将详细阐述其在发电机组出力安排、负荷削峰填谷、频率和电压控制、电网潮流计算等方面的关键作用。我们将讨论如何利用高精度的预测来减少旋转备用，降低运行成本，提高电网运行效率。 新能源并网与消纳： 随着风电、光伏等新能源的快速发展，其固有的间歇性和波动性给电网带来了严峻挑战。本书将探讨电力负荷预测如何与新能源发电预测相结合，实现新能源的有效消纳，减少弃风弃光现象，并提高电网对新能源的接纳能力。 电力市场与交易： 在电力市场化改革的背景下，准确的负荷预测对于电力交易、竞价策略、风险管理等方面至关重要。本书将分析负荷预测在日前电力市场、实时电力市场中的应用，以及如何利用预测结果来优化交易策略，提升经济效益。 用户侧管理与需求侧响应： 随着智能电表和物联网技术的普及，用户侧的用电行为变得越来越透明。本书将探讨负荷预测在用户侧需求侧响应（Demand Side Response, DSR）中的应用，如何通过预测用户用电模式，引导用户参与削峰填谷，实现能源的精细化管理。 充电站负荷预测与电动汽车发展： 电动汽车的普及给电网带来了新的负荷增长点。本书将重点关注充电站的负荷预测，分析电动汽车充电行为的影响因素，并探讨如何利用预测来优化充电桩的布局和运营，保障充电网络的稳定运行。 智能电网中的融合应用： 最后，本书将展望电力负荷预测在未来智能电网中的发展趋势，包括与区块链、边缘计算、大数据分析等技术的融合，以及在能源互联网、虚拟电厂等新兴概念中的应用前景。 本书的特色与价值： 理论与实践相结合： 既深入讲解了预测的理论基础，又提供了丰富的实际应用案例和解决方案。 前沿技术全面覆盖： 重点介绍了机器学习、深度学习等最新技术在负荷预测中的应用。 挑战与应对并重： 针对智能电网带来的新挑战，提出了有效的应对策略。 结构清晰，逻辑严谨： 循序渐进，由浅入深，便于读者理解和掌握。 图文并茂，辅助学习： 丰富的图表、公式和代码示例，增强了学习的可视性和实践性。 《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》 旨在成为电力行业从业者、科研人员和相关领域学生不可或缺的参考工具。通过阅读本书，读者将能够深刻理解电力负荷预测的复杂性与重要性，掌握先进的预测技术，并能够将所学知识应用于解决实际问题，为建设更可靠、更高效、更绿色的智能电网贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新能源技术抱有极大热情的学术新人，我在撰写关于分布式能源并网对电网稳定影响的毕业论文时，遇到了一个巨大的瓶颈：如何准确预测这些间歇性、波动性强的电源接入后的整体负荷走势。在导师的推荐下，我翻阅了《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》，这本书以一种近乎百科全书的姿态，为我打开了新世界的大门。它不仅仅局限于传统的电力负荷预测，更是将目光投向了未来，深入探讨了在智能电网、微电网以及大规模可再生能源渗透的背景下，负荷预测所面临的新挑战和新方法。书中对于风电、光伏等新能源出力预测与负荷预测的融合问题，以及考虑用户侧行为变化的预测模型，都进行了详尽的阐述。我特别欣赏作者在案例分析中，如何将理论模型与实际数据相结合，并且详细列出了每种方法的优劣势，这为我选择合适的预测算法提供了坚实的理论依据。这本书的价值在于，它不仅教授了“是什么”，更深入地讲解了“为什么”和“怎么做”，引导读者能够批判性地思考和创新。对于希望在新能源领域深耕的年轻研究者来说，这本书无疑是点亮前路的一盏明灯，强烈建议大家认真阅读。

评分☆☆☆☆☆

我曾参与过多个大型能源项目的规划与建设，在项目前期可行性研究阶段，精准的负荷预测是决定项目投资规模和收益的关键。接触了《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》之后，我深感其前瞻性和实用性。第二版在第一版的基础上，进一步拓展了预测的维度，不仅仅停留在短时和中期的负荷预测，更是触及了长期负荷预测中一些关键的因素，比如经济发展、城镇化进程、技术进步以及政策导向对电力需求的潜在影响。书中对于如何构建能够考虑这些宏观经济因素的预测模型，提供了非常有价值的思路和方法。例如，在经济增长与电力需求关系的章节中，作者详细介绍了多种计量经济学模型，并结合历史数据进行了实证分析，这对于我们进行长期规划，评估未来电力基础设施的建设需求，以及制定能源发展战略具有至关重要的意义。这本书的语言虽然严谨，但逻辑清晰，层次分明，能够帮助读者逐步理解复杂的概念。对于从事能源规划、电力市场分析、宏观经济研究的专业人士而言，这本书绝对是不可多得的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是电力系统研究人员的福音，我怀着极其期待的心情入手了《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》，果然没让我失望。我是一名在电网公司从事调峰调频工作的技术人员，平日里最头疼的就是如何精准地预测未来一段时间的电力负荷，以便提前做好设备调度和安全保障。这本书的出现，无疑为我们提供了一套系统而深入的理论框架和实践指导。作者在第二版中，不仅保留了第一版中那些经典的预测方法，比如时间序列分析、回归模型等，还结合当前人工智能技术的飞速发展，引入了大量的机器学习和深度学习模型在负荷预测中的应用案例。我尤其对其中关于长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）用于短期负荷预测的章节印象深刻，其详尽的模型构建步骤、参数优化策略以及与传统方法的性能对比，都具有极高的参考价值。书中还提供了大量的实证数据和图表，使得抽象的理论概念变得更加直观易懂。无论是初学者还是有经验的工程师，都能从中找到适合自己的内容，并从中汲取新的灵感。我强烈推荐给所有在电力行业工作，需要进行负荷预测的同仁们，它绝对是一本值得反复研读的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在电力设备制造行业工作的工程师，我们公司主要生产用于智能电网的计量和控制设备。在为客户提供解决方案时，深入理解负荷预测技术及其应用场景，能够帮助我们更好地设计和优化产品。这次阅读《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》，让我受益匪浅。书中不仅详细阐述了各种负荷预测算法的原理，还着重介绍了这些技术在实际电网运行中的应用，比如需求侧管理、电网调度优化、故障诊断等。我特别关注了书中关于负荷预测与电网通信、数据采集系统（SCADA）等环节的集成问题，这对于我们开发智能化的设备和系统提供了重要的技术参考。第二版在内容上更加丰富，对于一些新兴的应用领域，例如电动汽车充电负荷的预测，以及用户侧响应对负荷模式的影响，都有较深入的探讨。这本书的优点在于，它将理论与实践紧密结合，使得工程师们能够清晰地看到技术发展的方向，并从中找到产品创新的灵感。对于任何从事电力相关产业，希望了解负荷预测最新动态和应用前景的从业者来说，这本书都非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在电力交易市场摸爬滚打多年的交易员，我对市场供需的瞬息万变有着深刻的体会。电力负荷的波动直接影响着现货市场的价格波动，而精准的负荷预测则是我们制定交易策略、规避风险、把握机遇的基础。初次接触《电力负荷预测技术及其应用（第2版）》，就被其内容所吸引。书中关于负荷预测在电力市场应用方面的章节，详细介绍了如何将预测结果应用于日前、实时等交易环节，并分析了不同预测精度对交易策略的影响。我尤其对其中关于考虑负荷预测不确定性的方法和模型感兴趣，这能够帮助我们在交易决策中更加审慎，并为风险管理提供科学依据。书中还涉及了一些最新的研究成果，例如基于大数据分析的负荷预测方法，以及如何利用市场参与者的行为模式来辅助预测，这些都为我们这些实务工作者提供了新的视角和工具。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本能够帮助我们提升市场竞争力、理解电力市场运行机制的宝典。我非常推荐给所有活跃在电力交易前线的交易员和市场分析师。

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