电力系统负荷预测（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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康重庆，夏清，刘梅 著

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• 电力系统
• 负荷预测
• 电力需求
• 预测方法
• 时间序列分析
• 机器学习
• 智能电网
• 电力规划
• 能源管理
• 电力市场

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512387706

版次：2

商品编码：12132700

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：448

字数：677000

正文语种：中文

内容简介

　　电力系统负荷预测是指从已知的经济、社会发展和电力需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，以未来年份经济、社会发展情况的预测结果为依据，对电力需求作出预先的估计和推测。科学的预测是正确决策的依据和保证。电力系统负荷预测是制订电力系统发展规划的基础，也是发电计划、电力市场等工作的重要依据。正因为如此，电力系统负荷预测要以国民经济与社会发展的规划或预测结果为依据。预测理论的研究具有重要的理论意义和实际价值。

　　本书系统地介绍了电力系统负荷预测的概念、原理、模型、方法及其应用效果。全书分为4篇：

　　第Ⅰ篇为总论，分别介绍了负荷预测的基本原理和理念、数学基础及共性预测方法、负荷分析、负荷预测的多级协调、预测效果的分析与评价；

　　第Ⅱ篇的核心是系统级中长期负荷预测，分时序趋势外推和相关分析两大类，介绍了中长期负荷预测的模型、方法和协调技术，给出了电力需求的不确定性分析方法，探讨了预测模型的自动选择和综合预测技术，并结合年度预测、月度预测的具体内容，介绍了有针对性的预测技术；

　　第Ⅲ篇为系统级短期负荷预测，剖析了基于时序分析的正常日预测思想及其相应的预测方法，探讨了短期负荷预测中相关因素的影响分析方法，给出了规范化处理相关因素的策略和预测技术，介绍了概率性短期负荷预测的方法，分析了短期负荷预测的综合模型，同时阐述了节假日负荷预测、超短期负荷预测等问题。

　　第Ⅳ篇为母线负荷预测，分析了母线负荷预测区别于系统级负荷预测的特点，介绍了母线负荷预测的基本思路与方法，给出了母线负荷预测的坏数据处理策略，提出了虚拟母线技术及预测方法，并介绍了系统和母线负荷预测的协调方法。

　　《电力系统负荷预测》可供电力规划、计划、调度、市场交易、营销（用电）等专业的科技人员和管理人员，高等院校有关专业的教师、研究生和高年级本科生阅读参考，也可作为电力系统相关专业的教材。

作者简介

　　

康重庆（1969），清华大学电机系教授，IEEE Fellow，IET Fellow。国家杰出青年科学基金获得者，国家创新人才推进计划“中青年科技创新领军人才”,国家“万人计划”科技创新领军人才。曾获霍英东基金会优选资助，入选教育部新世纪人才计划。2007~2008年为剑桥大学访问学者。主要研究方向为电力系统规划与运行、可再生能源、低碳电力技术、负荷预测、电力市场。

主持国家自然科学基金9项，包括重点国际合作研究项目1项，中英合作交流项目、中美（TAMUNSFC）交流项目、中韩双边会议项目各1项；其中3项被评为国家自然科学基金优秀结题项目。2016年作为项目负责人获批国家重点研发计划项目。担任国际期刊International Transactions on Electrical Energy Systems (Wiley)的共同主编；担任IEEE Transactions on Power Systems、Electric Power Systems Research等多家国际期刊编委；担任《中国电机工程学报》《电网技术》《电力自动化设备》《电力系统保护与控制》、MPCE、CSEEJPES等多家国内期刊编委；担任《电力建设》、PCMP杂志副主编。担任中国电机工程学会电工数学专委会、中国电工技术学会电力系统保护与控制专委会、中国可再生能源学会可再生能源发电并网专委会委员。

出版第yi作者中文专著3部，第二作者英文著作1部（Elsevier）；发表论文300余篇，其中SCI收录90余篇(含IEEE Transactions文章40余篇)，EI收录200余篇。2008、2012年两次获得中国百篇zui具影响学术论文。获得授权发明专利24项（含香港发明专利2项），获软件著作权15项。获得第44届日内瓦国际发明展金奖1项、银奖1项；第十届北京发明创新大赛发明创新奖银奖2项。2014年获国家ji教学成果二等奖（第1完成人）。

夏清（1957），清华大学电机系教授，国家发展和改革委员会电价专家、中国南方电网有限责任公司专家、国家电网电力交易中心顾问；学术兼职包括《电力系统自动化学报》《现代电力》《南方电力技术》杂志编委。

先后完成了国家能源局的《我国智能电网发展战略与实施方案》、国家电网公司的《促进节能环保的电力市场运行机制及实现方式研究》《节能发电调度体系和关键技术研究框架》等重大项目；承担了国家自然基金面上项目《大规模电网精细化约束下节能调度的理论与方法》（50877041），获得了当年基金结题优秀的评价；国家863重大项目《大电网运行状态感知、风险评估、故障诊断与调度技术》子课题负责人；国家科技支撑计划项目《含高比例间歇式能源的区域型智能电网集成综合示范》子课题负责人。目前承担国家自然科学基金重点项目。发表论文300余篇，其中SCI文章70余篇；合著专著4部；获得部委奖5项；2010年获得全国优秀科技工作者称号。

刘梅（1971），1998年毕业于清华大学电机系，获硕士学位。主要从事负荷预测、能源互联网、电力市场、电力营销等领域的理论研究与软件系统研发工作，发表相关论文多篇。

精彩书评

作者从90年代初开始从事负荷预测的理论研究，对电力负荷预测有着深入的认识和独到的见解，开发了在全国得到广泛应用的负荷预测软件。本书内容具有鲜明的原创性。——中国科学院院士 清华大学电机系 卢强

全书突出了对物理本质的分析和对实践的重视，用理论联系实际的方式构造新方法。理论分析透彻，应用过程简明，体系严谨，结构清晰，文字流畅，是集学术性与应用性为一体的原创性佳作。——中国工程院院士 国网电科院 薛禹胜

目录

前言第一版前言本书的编排体系第Ⅰ篇　负荷预测总论第1章　负荷预测的基本原理和理念21．1　什么是预测21．2　什么是负荷预测41．3　负荷预测的基本原则和要求51．4　负荷预测的内容及其分类71．5　负荷预测的步骤121．6　负荷预测问题的抽象化表述131．7　负荷预测应遵循的理念181．8　负荷预测的研究动向211．9　对开展负荷预测工作的建议23第2章　数学基础及共性预测方法252．1　负荷预测中数学理论的应用252．2　常用优化方法252．3　最小二乘法312．4　回归分析法322．5　灰色系统理论352．6　时间序列分析模型372．7　频域分析方法412．8　特征选择与特征提取技术422．9　聚类分析452．10　决策树理论472．11　神经网络理论492．12　支持向量机理论51第3章　负荷分析553．1　短期负荷分析及预测553．2　短期负荷预测中负荷的规律性与稳定度分析573．3　中长期负荷预测的问题描述623．4　中长期负荷预测中的负荷分析63第4章　负荷预测的多级协调654．1　负荷预测的“多维多级”特征654．2　多级电力需求的关联特性664．3　多级负荷预测及其协调674．4　不同维／级的负荷预测协调问题的特点69第5章　预测效果的分析与评价715．1　线性回归的分析与检验715．2　一般预测结果的分析与评价735．3　合理选择预测模型的准则765．4　我国调度部门关于预测效果的评价与考核78第Ⅰ篇参考文献80第Ⅱ篇　系统级中长期负荷预测第6章　基于时序趋势外推的基本预测方法886．1　动平均法886．2　指数平滑法896．3　增长速度法906．4　灰色预测906．5　马尔可夫预测法916．6　灰色马尔可夫预测法916．7　生长曲线法926．8　应用实例93第7章　时序趋势外推预测方法的扩展策略967．1　扩展问题概述967．2　提高预测模型适应性的策略967．3　模型参数的非线性估计方法997．4　非连续历史序列的处理997．5　“近大远小”原则的处理策略1017．6　历史序列中的不良数据辨识1047．7　扩展策略的应用实例106第8章　中长期负荷相关分析与预测1108．1　年度全社会用电量与相关因素的关系1108．2　中长期负荷预测中考虑单相关因素的预测方法1148．3　中长期负荷预测中考虑多相关因素的预测方法117第9章　中长期负荷预测中的不确定性分析1219．1　背景1219．2　不确定性电力需求分析基本思想1219．3　对传统高中低发展速度判别方法的剖析1229．4　单一预测量的概率分布模型1259．5　多预测量的联合概率分布129第10章　中长期预测中多模型的筛选与综合13210．1　概述13210．2　综合预测的概念13210．3　综合最优拟合模型13410．4　综合次优拟合模型13610．5　“近大远小”原则下的综合模型13710．6　综合最优预测模型13810．7　综合预测模型的进一步分析14110．8　预测决策与模型筛选144第11章　年度预测的理论与方法15111．1　年度预测的分析15111．2　时序负荷曲线的两步建模预测法15111．3　负荷持续曲线的神经网络模型156第12章　月度预测的理论与方法15912．1　月度预测的特点分析15912．2　现有月度预测方法的剖析16012．3　体现月度量变化特征的预测方法16112．4　1月和2月负荷预测的特殊问题163第13章　中长期负荷预测的多级协调16613．1　多级负荷预测的基本协调模型16613．2　不同可信度情况下基本模型的协调结果比较16913．3　基本协调模型的评价标准与算例分析17013．4　两维两级关联协调模型17413．5　关联协调方法的特殊应用17713．6　关联协调模型的评价标准17913．7　关联协调的算例分析180第14章　中长期负荷预测系统18514．1　中长期负荷预测系统的研究过程18514．2　中长期负荷预测系统的研究思路18614．3　系统体系结构18814．4　系统核心功能设计19014．5　规划／计划类功能设计19414．6　营销（用电）类功能设计197第Ⅱ篇参考文献204第Ⅲ篇　系统级短期负荷预测第15章　基于时序分析的正常日预测21215．1　短期负荷预测的基本思想21215．2　基于同类型日思想的正常日负荷预测基本方法21415．3　基于同类型日思想的正常日新息预测方法21715．4　基于时段相似性原理的简单推理法21815．5　频域分量预测法22015．6　基于小波分析的预测方法22115．7　基于混沌理论的预测方法222第16章　气象因素对短期负荷的影响分析22416．1　短期预测中气象因素分析与处理的总体理念22416．2　从供应侧和需求侧分析气象因素的影响22616．3　气象因素直接作用于短期负荷的规律分析22916．4　短期负荷中考虑累积效应的气象特征选择23416．5　多个气象因素形成的气象综合指数对短期负荷的影响（以人体舒适度为例） 23816．6　气象综合指数对短期负荷的累计效应（以加权温湿指数为例） 241第17章　直接考虑相关因素的短期负荷预测方法24517．1　气象校正法24517．2　考虑日特征气象因素的人工神经网络法24617．3　基于日特征气象因素的支持向量机预测方法24817．4　基于实时气象因素的短期负荷预测方法249第18章　日特征相关因素的规范化处理策略与预测方法25318．1　各日相关因素的衡量方法25318．2　映射函数与映射数据库25418．3　基于映射数据库的短期预测的规范化描述25618．4　映射数据库自适应训练算法———摄动法26018．5　映射数据库自适应训练算法———遗传算法26318．6　基于映射数据库的正常日预测新方法265第19章　预测误差分布特性统计分析与概率性短期负荷预测26819．1　问题的提出26819．2　总体思路26819．3　预测误差分布特性的统计方法27019．4　误差分布统计规律的有效性检验27219．5　误差分布的ｔ分布特性27219．6　概率性短期负荷预测27419．7　实例分析275第20章　短期负荷预测的综合模型28320．1　短期负荷预测综合模型的特点分析28320．2　全天统一权重的综合预测模型28420．3　分时段变权重的综合预测模型28620．4　考虑“近大远小”原则并引入相关因素后的短期负荷预测综合模型28820．5　短期负荷预测综合模型的讨论29120．6　应用举例291第21章　其他短期预测问题及其预测方法29421．1　节假日负荷预测方法29421．2　超短期负荷预测29721．3　扩展短期负荷预测29821．4　连续多日负荷曲线预测300第22章　短期／超短期负荷预测系统30522．1　研究背景30522．2　研究思路与关键技术30522．3　短期负荷预测功能30722．4　超短期负荷预测功能30922．5　主要的管理与分析功能311第Ⅲ篇参考文献317第Ⅳ篇　母线负荷预测第23章　母线负荷预测框架与基本预测方法32823．1　什么是母线负荷32823．2　母线负荷特点及其规律32823．3　母线负荷预测的技术路线33023．4　母线负荷基本预测方法33223．5　母线负荷预测的精度评估336第24章　母线负荷异常数据辨识与修复方法33824．1　母线负荷异常数据分类33824．2　两阶段异常数据辨识方法34024．3　异常数据修复34224．4　算例分析342第25章　规避异常数据的母线负荷预测策略34625．1　概述34625．2　规避坏数据影响的预测策略分析34625．3　规避坏数据影响的预测方法34825．4　完全可信信息集内涵的拓展35025．5　算例分析350第26章　考虑气象等相关因素影响的母线负荷预测方法35226．1　概述35226．2　基于偏差反馈二次预测的母线负荷预测策略35226．3　小水电富集地区母线负荷预测的两阶段还原法356第27章　母线极值负荷的概率化预测36327．1　概述36327．2　母线日最高负荷预测思路分析36327．3　母线日最高负荷幅值的概率性预测36427．4　算例分析367第28章　母线负荷预测模型的自适应训练与综合预测36928．1　母线负荷预测方法库的应用分析36928．2　自适应预测技术概述37028．3　母线负荷预测单一模型参数自适应训练37228．4　母线负荷综合预测模型权重的自适应优化37328．5　综合模型联合参数自适应训练算法37428．6　算例分析376第29章　虚拟母线技术及其预测方法37929．1　簇集网络及其特性37929．2　虚拟母线———虚拟的簇集网状网络38129．3　虚拟母线辨识算法38429．4　虚拟母线的负荷预测策略及其预测误差分析38629．5　算例分析389第30章　系统—母线负荷预测协调方法39430．1　系统—母线负荷预测的协调模型39430．2　协调模型的求解及性质39930．3　协调模型的评价指标40030．4　不同可信度下的协调模型分析与评价40230．5　协调预测结果分析405第31章　母线负荷预测系统40831．1　研究思路与关键技术40831．2　母线负荷预测功能41031．3　主要的管理与分析功能411第Ⅳ篇参考文献416索引422

前言/序言

　　不知不觉之中， 《电力系统负荷预测》一书从2007年7月出版至今已有10年了。该书出版后在学术界和工业界得到了好评，先后两次印刷的6900册均已售罄，而社会上仍然有读者询问购买。大约两年多之前出版社希望再次印刷，询问作者是否借此机会进行修订。另外，从2009年起，本书第一作者康重庆教授在清华大学电机系为本科生开设“电力系统预测技术”课程，迄今开设9个学年，均采用该书作为教材。作者始终坚持将最新的学术研究成果融入到课程教学中，促使修订书稿被提到了议事日程之中。 　　2007年以来，伴随着对电力系统自动化程度要求的进一步提高，电力系统预测领域的学术研究重点也发生了一定的变化。其中一个动向是，母线负荷预测受到了专家学者以及电力调度机构的广泛关注。在以往的电力系统运行中，以系统负荷预测结果为依据，将其按某种比例分配到各个母线上（即通常所提的“分布因子法”），得到母线负荷预测结果，虽然基本可以满足粗放式管理和决策的要求，但由于母线负荷的变化规律复杂，难以形成较为理想的预测方法，导致对于母线负荷预测的研究较少。近年来随着节能发电调度的逐步推进，对电网精益化管理的要求日益提高，完善的母线负荷预测将成为这些管理和决策工作的基础。在国家电网公司节能发电调度课题的支持下，清华大学与中国电力科学研究院、国网电力科学研究院一起攻关母线负荷预测技术；随后作者又主持了国家自然科学基金项目“母线负荷预测的新型理论架构及其关键技术研究”，提出了一整套母线负荷预测理论框架和方法体系，研制开发了母线负荷预测软件，在全国200个地市以上供电单位取得了显著的预测效果。作者认为有必要将这些实际工作成果向广大读者进行介绍。 　　另一个值得注意的问题是，电力负荷预测是一个包含时间、空间、属性等多维度、多级别的复杂体系。随着负荷预测研究的深入，预测对象更加多样化，负荷预测结果在多空间层级、多时间尺度上的不协调问题也变得更为显著与迫切。我们将该问题称为负荷预测的多级协调问题。对于同一预测量，电力系统会在不同时间（周期）、不同空间，基于不同行政级别，根据不同属性、不同结构等特征，分别作出预测，得到各自的预测结果。各种负荷预测的结果之间理应在本质的物理机理上存在关联且满足一定的关系。由于不可避免的预测误差的存在，各级预测结果之间并不能自然地达到一致，如何实现负荷预测结果的统一和协调，迫切需要一套科学的理论支持。在教育部博士学科点专项科研基金项目“电力系统多级负荷预测及其协调问题的研究”的支持下，我们对这一问题进行了深入研究，取得了积极成果，也希望借此机会介绍给读者。这是修订原书稿的又一个原因。基于上述考虑，作者对第一版进行补充和修订，形成了目前的第二版。整体而言，第二版的主要工作有以下5个方面： 　　（1）在第一版共3篇20章内容的基础上，新增了第Ⅳ篇“母线负荷预测”共9章内容，全面论述母线负荷预测的问题以及解决方法。其中第27章“母线极值负荷的概化预测”内容来自《电力系统不确定性分析》一书并作了适当修改，由于该内容是母线负荷预测的一个重要方面，因此也专门列入本书之中。同时，删除了第一版第19．5节关于母线负荷预测的论述内容。 　　（2）在第二版中，系统阐述了负荷预测的多级协调理论，相应增加了3章内容，分别是第Ⅰ篇“总论”中的第4章“负荷预测的多级协调”、第Ⅱ篇“系统级中长期负荷预测”中的第13章“中长期负荷预测的多级协调”和第Ⅳ篇“母线负荷预测”中的第30章“系统—母线负荷预测协调方法”。 　　（3）编排体系结构图的修改。第一版中使用了“居中一条主线、左右两条路径”的方式绘制该图，其中两条路径分别对应“中长期负荷预测”和“短期负荷预测”。第二版由于增加了“母线负荷预测”一篇，只能采用“左侧一条主线、右侧三条平行路径”的方式，分别体现后续的3篇内容。 　　（4）符号体系的修改。为了更为清晰地体现同类型日、基准日等概念，短期负荷预测的符号体系作了大幅度修改。 　　（5）对第一版中谬误的修订。第一版出版之后，在清华大学电机系以该书作为教材使用的9年时间里，一方面，通过与同学们在课上课下的广泛互动和深入交流，针对同学们反映学习中存在的问题和难点，对授课体系、内容及其难易程度作出了迭代式的改进，以期增强同学们对预测的学习效果和理解程度；另一方面，同学们在使用过程中也续发现了书中个别错漏之处。同时，在第一版出版后的10年之中我们也陆续收集了其他读者对第一版的宝贵意见和建议。上述意见和建议，均在第二版中进行了统一修改。在进行上述修订之后，目前的书稿由4篇31章组成。除第Ⅰ篇“总论”之外，其余3篇的主题，实际上是分别从“系统级／母线级”和“中长期／短期”这2个角度划分得到的。若完全按照逻辑上的组合方式，应该有4个主题，考虑到母线负荷预测主要面向短期，因此后3篇的主题分别是系统级中长期负荷预测、系统级短期负荷预测、母线负荷预测。本书基本上不涉及在中长期时间尺度上进行母线负荷预测的问题。请读者阅读时注意各篇主题之间的逻辑关系。 　　第二版书稿中新增章节和篇目，有一些引自本课题组所培养的研究生牟涛、徐玮、汪洋、陈新宇、童星等人的学位论文或学术论文。本课题组的童星、王毅、苗键强、杨经、 　　徐乾耀、赵唯嘉等协助校对了本书第二版的初稿。承蒙清华大学梅生伟教授在百忙之中审阅了第二版的初稿，并提出许多宝贵的意见，在此深表感谢。清华大学电机系和电力系统研究所继续为本书的修订提供了良好的条件，作者在此一并表示感谢。第二版中部分内容得到了国家杰出青年科学基金项目（51325702）、国家自然科学基金项目（51077077）、教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目（200800030039）、国家重点研发计划“智能电网技术与装备”重点专项项目（2016ＹＦＢ0900100）等的支持，特此致谢。作者要再次感谢中国电力出版社的大力支持。感谢本书的责任编辑王春娟副编审、邓慧都编辑和周秋慧编辑精心审阅了第二版书稿并提出有益意见。本书第二版再次得到“国家电网公司电力科技著作出版项目”的支持和资助，作者谨借此机会表达深切的谢意。由于作者水平所限，尽管反复阅读和修正，但是书稿中可能还会有疏漏、不足甚至错误，真诚期待读者对本书第二版继续给予批评和指正。 　　作　者 　　2017年2月16日于清华园

电力系统负荷预测（第二版） 简介 电力系统负荷预测是电力系统运行、规划与发展中的关键环节。准确的负荷预测能够有效指导电网的调度运行，优化发电计划，减少运行成本，提高供电可靠性，并为电网的长期规划提供科学依据。随着电力系统规模的不断扩大、结构日趋复杂以及新能源的快速发展，传统的负荷预测方法面临着越来越严峻的挑战。 本书是《电力系统负荷预测》的第二版，在前一版的基础上，系统地梳理了电力系统负荷预测的最新研究进展和工程应用实践。全书聚焦于提升负荷预测的精度、鲁棒性和适应性，为电力系统从业人员、研究学者以及相关专业的研究生提供了一本全面、深入且实用的参考书籍。 本书主要内容涵盖： 第一部分：基础理论与方法 电力系统负荷预测概述： 深入阐述了负荷预测的定义、重要性、分类（短期、中期、长期）、影响因素以及预测误差的衡量指标。重点分析了负荷预测在电力系统各个层面的应用价值，如发电调度、机组组合、备用容量配置、输配电网规划、市场交易等。 影响负荷的核心因素分析： 详细探讨了影响电力负荷的主要因素，包括但不限于： 时间因素： 日变化、周变化、季节变化、年变化、特殊节假日等。 气象因素： 温度、湿度、风力、光照等，并深入分析了极端天气事件对负荷的影响。 社会经济因素： 人口增长、经济发展水平、产业结构、工业生产、商业活动、居民生活习惯、消费水平等。 政策与技术因素： 节能政策、电价政策、用电管理措施、电器普及率、电动汽车推广、智能家居等。 经典负荷预测方法回顾与分析： 系统回顾了历史悠久且被广泛应用的经典预测方法，包括： 统计学方法： 如时间序列分析（ARIMA模型、指数平滑法）、回归分析等，分析其原理、适用范围及局限性。 计量经济学方法： 重点介绍如何利用经济指标构建模型进行预测，探讨其在宏观层面的应用。 机器学习与深度学习在负荷预测中的应用： 这是本书的核心内容之一。详细介绍了当前最前沿的基于机器学习和深度学习的负荷预测技术，包括： 监督学习模型： 支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（GBDT）等，深入剖析其工作原理、特征工程以及在负荷预测中的调优策略。 神经网络模型： 多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）用于提取空间特征，循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）用于处理时间序列数据，分析其在捕捉负荷动态变化方面的优势。 集成学习方法： 如Stacking、Bagging、Boosting等，介绍如何通过组合多个模型来提升预测整体性能。 深度学习模型的改进与优化： 探讨了Attention机制、Transformer等先进深度学习模型在解决长序列依赖性、提高模型解释性等方面的应用。 第二部分：关键技术与挑战 负荷预测中的特征工程与数据预处理： 强调了高质量数据和有效特征工程对提高预测精度的重要性。详细介绍了： 数据清洗与异常值处理： 识别和处理缺失值、噪声和异常数据。 特征提取与构造： 如何从原始数据中提取有意义的特征，如日内、日间、季节性周期特征，以及如何基于已有信息构造新的预测因子。 特征选择方法： 过滤法、包裹法、嵌入法等，用于减少冗余特征，提高模型效率和泛化能力。 数据归一化与标准化： 确保不同量纲的数据在模型中得到公平处理。 考虑不确定性的负荷预测： 针对电力系统负荷预测中普遍存在的随机性和不确定性，本书介绍了多种处理方法： 概率预测与区间预测： 不仅预测一个具体数值，还提供预测的概率分布或置信区间，为风险评估和决策提供更全面的信息。 基于蒙特卡洛模拟的方法。 基于分位数回归的方法。 考虑极端情况的预测： 如高温、寒潮等极端天气下的负荷预测。 新能源接入对负荷预测的影响与应对策略： 随着风电、光伏等新能源的广泛接入，电力负荷呈现出更强的波动性和不确定性，对传统预测方法提出挑战。本书专门探讨了： 新能源发电预测的整合： 如何将新能源的预测结果与负荷预测相结合，形成更准确的净负荷预测。 考虑新能源出力波动对负荷特性的影响。 基于场景分析的负荷预测。 分布式能源与用户侧行为分析对负荷预测的影响： 智能电表、用户侧储能、电动汽车充电等因素使得负荷预测更加复杂。本书讨论了： 用户行为建模： 如何捕捉和预测用户用电行为的改变。 分布式能源接入的负荷影响分析。 需求侧响应（Demand Response）对负荷预测的影响。 实时负荷预测与在线学习： 针对电网运行需要快速响应的特点，本书探讨了实时负荷预测的方法： 在线学习模型： 模型能够随着新数据的到来而不断更新和调整，以适应负荷模式的动态变化。 模型更新策略与频率。 实时数据采集与处理技术。 第三部分：工程应用与案例研究 不同时间尺度的负荷预测应用： 短期负荷预测（几分钟到几天）： 在电力调度、发电计划优化、调峰调频等方面的具体应用。 中期负荷预测（几周到几个月）： 在机组检修计划、燃料储备、辅助服务市场等方面的应用。 长期负荷预测（几年到几十年）： 在电网规划、电源建设、输配电容量规划等方面的应用。 区域性与个体性负荷预测： 区域电网负荷预测： 针对大规模区域电网的特点进行预测。 配电网区域负荷预测： 针对配电网的精细化管理需求。 特定用户或建筑的负荷预测： 如大型商业综合体、工业园区、充电站等的预测。 工程实践中的案例分析： 本书通过具体的工程案例，生动地展示了不同方法在实际场景中的应用效果。案例涵盖了不同地区、不同类型的电力系统，并对预测结果进行了详细的分析与评估，为读者提供了宝贵的实践经验。 负荷预测系统的构建与部署： 探讨了如何从理论走向实践，构建一套完整的负荷预测系统，包括数据平台、模型训练平台、预测发布平台等，以及系统部署中的关键技术问题。 总结 《电力系统负荷预测（第二版）》旨在为读者提供一个关于电力系统负荷预测的全面、深入且前沿的知识体系。本书内容紧密结合理论研究与工程实践，既讲解了经典方法，又着重介绍了最新的机器学习和深度学习技术。通过对影响因素的深入分析、不确定性的有效处理以及对新能源等新挑战的应对，本书帮助读者掌握先进的负荷预测技术，提升预测精度和可靠性，从而更好地支撑电力系统的安全稳定运行和可持续发展。本书适合电力系统领域的工程师、技术人员、科研人员以及相关专业的学生阅读。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初选择这本书，很大程度上是因为“第二版”这几个字。我总觉得，相比于第一版，第二版一定是在内容上有了显著的提升，尤其是在技术发展如此迅速的今天，电力系统负荷预测领域也在不断涌现新的理论和方法。我目前主要在做关于削峰填谷的研究，而精准的负荷预测是实现这一目标的基础。我特别想了解，这本书在预测短期负荷（如小时级、日级）和中长期负荷（如月级、年级）方面，分别有哪些新的方法和技术突破。例如，对于短期负荷，如何更有效地捕捉到日内和周内的周期性变化，以及如何处理突发负荷的波动？对于中长期负荷，如何考虑经济发展、政策导向、用户习惯改变等宏观因素对负荷增长的影响？我对于那些能够融合多源数据进行预测的模型非常感兴趣，比如结合气象数据、经济指标、社会活动等，构建更全面的预测体系。我也希望这本书能详细介绍一些量化评估模型准确性的指标和方法，以及如何根据这些指标来选择和优化预测模型。此外，在处理负荷预测中的不确定性方面，书中是否会介绍一些贝叶斯方法、蒙特卡洛模拟等概率性预测技术？我对于这些方法如何应用于实际的电网运行决策，如何量化预测风险，以及如何将其与控制策略相结合，都充满了好奇。我希望这本书能够给我提供一条清晰的研究路径，让我能够更深入地理解负荷预测的精髓，并为我的工作带来实质性的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名电力市场分析师，在电力市场运营和交易中，负荷预测的准确性直接影响着市场出清的价格和电力的供需平衡。我非常关注这本书在预测中长期负荷趋势，以及如何应对市场化改革带来的负荷不确定性方面的论述。我希望书中能深入探讨如何将电力市场的设计机制、电价信号、用户行为变化等因素纳入到负荷预测模型中。例如，如何预测不同类型用户的响应行为，以及这些行为如何影响整体的负荷曲线？我希望书中能提供一些量化的方法，来分析和预测电价波动对负荷需求的影响。同时，我对于如何进行负荷预测的场景分析和情景构建也充满兴趣。在电力市场中，我们需要考虑多种可能的市场运行情景，并对不同情景下的负荷需求进行预测，以便制定相应的交易策略和风险管理措施。我希望书中能提供一些关于如何进行有效情景分析的指导。此外，我希望这本书能对一些新兴的负荷预测技术，比如联邦学习、迁移学习等在电力市场中的应用进行探讨，以及如何利用这些技术来提高预测精度和模型的可解释性。我期待这本书能够为我提供更深入的市场洞察和更有效的决策工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书吸引我的地方在于它标题中“电力系统”这个关键词，它暗示着这本书不仅仅是关于负荷预测的算法本身，更是将其置于整个电力系统的运行环境中进行探讨。我目前主要负责电网的规划和投资工作，而精准的负荷预测是进行合理电网容量规划、设备选型以及技术改造决策的关键前提。我希望这本书能够提供一些关于如何进行长期负荷预测的详细指导，特别是如何考虑城市化进程、产业结构调整、技术进步（如智能家居、工业自动化）等宏观因素对未来电力需求的长期影响。我更关注的是，书中是否会探讨如何将负荷预测的结果与电网规划的决策过程相结合，例如，如何利用预测数据来评估不同规划方案的经济性和可行性，以及如何评估电网在不同负荷情景下的鲁棒性。我希望这本书能提供一些量化的方法，帮助我判断何时需要扩建电网，何时需要进行技术升级，以及如何平衡电网的可靠性、经济性和可持续性。此外，对于负荷预测的不确定性，我希望书中能提供一些关于风险评估和不确定性分析的方法，帮助我们在进行长期规划时，能够充分考虑到各种可能出现的意外情况。我期待这本书能够成为我进行科学决策的重要参考，帮助我更好地理解和应对未来电力系统的发展挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，那种深邃的蓝色，配上中央那条若隐若现的电力传输线，一眼就能抓住我的眼球。我最近正好在研究如何更精准地估算电力需求的增长趋势，特别是在考虑新能源接入和季节性波动这些复杂因素时。我一直觉得，传统的预测模型，虽然在过去发挥了重要作用，但在如今这个信息爆炸、技术迭代飞快的时代，显得有些力不从心。我希望这本书能提供一些全新的视角，或者是一些能够突破现有瓶颈的理论框架。比如，关于机器学习在负荷预测中的应用，我特别想了解如何才能有效地提取特征，以及如何避免过拟合的问题。同时，对于一些极端天气事件对负荷的影响，这本书会不会深入探讨相关的模型和算法？毕竟，电网的稳定运行，在很大程度上依赖于对这些突发情况的预判和应对。我期待的是，这本书不仅仅是知识的堆砌，更能给我带来一些启发性的思考，让我能够将书中的理论与我实际工作中遇到的问题相结合，找到更切实可行的解决方案。也许，书中会涉及到一些案例分析，通过真实的场景来展示不同预测方法的优劣，那将是极大的帮助。我更关心的是，这本书是否会关注到一些前沿的研究方向，比如利用大数据、物联网传感器采集的数据进行实时负荷预测，或者结合区块链技术来提升数据的可信度和安全性。我明白，负荷预测是一个动态的过程，需要不断地更新和优化模型，所以，我也希望这本书能够提供一些关于模型迭代和维护的思路。总而言之，我抱有很大的期待，希望这本书能够成为我在电力系统领域研究道路上的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名电力工程专业的在读博士生，正在撰写关于优化电网运行的论文。负荷预测的准确性直接影响着我的研究课题，因为它是制定经济调度、备用容量配置等关键决策的基础。我对这本书的期望值非常高，希望它能够提供一些前沿的研究成果和理论创新。特别是，我关注的重点在于如何处理电力市场环境下，用户侧行为变化对负荷预测的影响。随着分布式能源的普及和电动汽车的快速增长，用户侧的电力消费行为变得越来越复杂和不确定。我希望这本书能深入探讨如何利用行为经济学、博弈论等学科的知识，来构建更精细的用户行为模型，并将其融入到负荷预测的框架中。此外，对于负荷预测的“黑箱”问题，我希望书中能提供一些可解释性更强的深度学习模型，或者能够结合物理模型与数据驱动模型，来提高预测结果的可信度和透明度。我还想了解，书中是否会涉及一些关于“负荷侧响应”的预测研究，比如预测用户参与需求侧响应的可能性和效果，以及如何利用这些信息来优化电网运行。在模型评估方面，我希望能看到一些关于鲁棒性、计算效率以及在实际应用中部署和维护的详细论述。我期待这本书能够为我的博士论文提供一些重要的理论支撑和研究思路，帮助我解决在处理复杂电力系统模型时遇到的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在电力行业工作的工程师，对电力系统负荷预测的实际应用非常感兴趣。我一直觉得，理论知识需要与实际操作相结合，才能发挥最大的价值。我希望这本书能够提供一些详细的案例分析，通过具体的项目来展示不同负荷预测方法的实际应用效果，以及在实际应用中遇到的问题和解决方案。例如，我特别想了解，在面对一些非常规负荷场景，比如工业园区大规模停产、大型商业综合体开业等情况时，如何调整和优化现有的预测模型。书中是否会提供一些关于如何进行负荷预测模型集成和优化的策略，比如如何将多种预测方法的结果进行融合，以提高整体预测精度？我对于如何评估和管理预测模型的误差也十分关注，毕竟，任何预测都存在不确定性，如何量化这种不确定性，并将其转化为可操作的风险管理策略，是我们在实际工作中非常需要的能力。我希望这本书能够提供一些关于模型性能监控、故障诊断以及模型更新和维护的实践指导。同时，我也希望书中能够涉及一些关于数据预处理和特征工程的技巧，因为这些步骤对预测模型的性能至关重要。总而言之，我期待这本书能为我提供一些接地气的知识和实用的经验，帮助我更好地应对工作中遇到的实际挑战。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《电力系统负荷预测（第二版）》的时候，我被它厚实的篇幅和严谨的排版所吸引。我是一名在电网公司从事调度工作多年的老技术员，见证了电力系统从模拟化走向数字化、智能化的巨大变革。负荷预测，作为电网运行的“眼睛”，其准确性直接关系到电网的安全稳定，以及经济效益。我尤其关注的是，第二版在原有基础上，有哪些更新和深化。我记得第一版中对一些经典预测方法，如时间序列分析、回归模型等，都有详尽的介绍，但对于近些年兴起的深度学习算法，比如LSTM、GRU在负荷预测中的应用，我希望第二版能有更深入的探讨，尤其是它们的优势、劣势以及在不同场景下的适用性。此外，电网的负荷组成日益复杂，包括居民用电、工业用电、商业用电，以及近年来新能源（风电、光伏）的波动性给预测带来了巨大挑战。我希望书中能对这些不同负荷特性的预测方法进行细致的区分和讲解，并提供一些能够有效处理新能源不确定性的模型。同时，对于一些突发事件，比如大型活动、自然灾害等对负荷的影响，书中是否会有专门的章节来分析其预测方法和应急响应策略？我对于模型的鲁棒性和泛化能力也十分在意，如何构建能够应对各种未知情况的预测模型，是我们在实际工作中常常面临的难题。我期待这本书能为我们提供更先进、更实用的预测工具和理论指导，帮助我们提升电网运行的智能化水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究电力系统可靠性的学者，而负荷预测的准确性直接关系到电网的可靠性评估和风险管理。我希望这本书能够深入探讨如何利用负荷预测结果来评估电网在不同负荷情景下的可靠性水平，以及如何识别和量化由负荷预测不准确带来的风险。我特别关注书中是否会涉及一些关于极端负荷事件的预测和应对策略，比如如何预测极端高温或低温天气下的负荷峰值，以及如何评估电网在这种情况下的承载能力。我希望书中能提供一些量化的方法，来评估负荷预测误差对电网可靠性评估结果的影响，以及如何根据预测的不确定性来优化备用容量的配置。此外，我对于如何将负荷预测与电网拓扑、设备状态等信息相结合，来构建更全面的可靠性评估模型也充满兴趣。我希望书中能够提供一些关于如何进行可靠性敏感性分析的指导，以识别对负荷预测最敏感的电网环节。我期待这本书能够为我提供更深入的理论框架和研究方法，帮助我更有效地开展电力系统可靠性相关的研究。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我这样一个刚接触电力系统领域的新人来说，无疑是一盏指路的明灯。我目前正在系统地学习电力系统的基础知识，而负荷预测作为其中一个重要的环节，我希望这本书能为我打下坚实的基础。我希望书中能用清晰易懂的语言，详细解释负荷预测的基本概念、原理和重要性。特别是，我希望它能循序渐进地介绍一些经典的负荷预测模型，比如线性回归、时间序列模型（ARIMA、SARIMA等），并解释它们的数学原理和适用范围。我希望能够理解这些模型是如何工作的，以及它们的优缺点是什么。同时，我对于负荷预测中涉及到的数据处理和分析方法也充满了好奇。如何收集和清洗负荷数据？如何进行数据可视化和探索性分析？如何提取与负荷预测相关的特征？我希望书中能提供一些基础性的指导。此外，我也希望这本书能够简要介绍一些更高级的预测技术，比如机器学习和深度学习在负荷预测中的应用，为我后续的学习和研究指明方向。我期待这本书能够帮助我建立起对负荷预测的全面认识，为我今后的深入学习和研究提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，就像一股清流，让我看到了负荷预测领域更加多元化的研究方向。我目前的研究课题涉及到智慧能源系统和微电网的优化运行，而负荷预测是这些系统实现高效运行和能量管理的基础。我希望这本书能够深入探讨如何将负荷预测与微电网内部的分布式能源（如太阳能、风能）、储能系统以及用户侧的负荷需求进行协同优化。我特别关注书中是否会介绍一些能够实现实时、精准负荷预测的模型，以及如何将这些预测结果与微电网的能量管理系统相结合，以实现削峰填谷、平抑波动、提高可再生能源消纳比例等目标。我希望书中能提供一些关于如何处理微电网负荷预测的特有挑战，比如负荷量级小、波动性大、以及与电网互联的复杂性等。我还想了解，书中是否会涉及一些关于预测用户侧的灵活性资源，比如电动汽车充电行为、智能家居设备的响应能力，以及如何利用这些信息来优化微电网的调度和运行。我期待这本书能够为我提供新的研究思路和技术工具，帮助我更好地设计和优化未来的智慧能源系统。

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还行看看再说

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不错，专业书籍对阅读者专业能力有所需求。

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买了好几次，感觉非常好，推荐

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好

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还行。就是有点小贵。。。