電力係統負荷預測（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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康重慶，夏清，劉梅 著

圖書標籤:

• 電力係統
• 負荷預測
• 電力需求
• 預測方法
• 時間序列分析
• 機器學習
• 智能電網
• 電力規劃
• 能源管理
• 電力市場

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787512387706

版次：2

商品編碼：12132700

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：448

字數：677000

正文語種：中文

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。

　　本書係統地介紹瞭電力係統負荷預測的概念、原理、模型、方法及其應用效果。全書分為4篇：

　　第Ⅰ篇為總論，分彆介紹瞭負荷預測的基本原理和理念、數學基礎及共性預測方法、負荷分析、負荷預測的多級協調、預測效果的分析與評價；

　　第Ⅱ篇的核心是係統級中長期負荷預測，分時序趨勢外推和相關分析兩大類，介紹瞭中長期負荷預測的模型、方法和協調技術，給齣瞭電力需求的不確定性分析方法，探討瞭預測模型的自動選擇和綜閤預測技術，並結閤年度預測、月度預測的具體內容，介紹瞭有針對性的預測技術；

　　第Ⅲ篇為係統級短期負荷預測，剖析瞭基於時序分析的正常日預測思想及其相應的預測方法，探討瞭短期負荷預測中相關因素的影響分析方法，給齣瞭規範化處理相關因素的策略和預測技術，介紹瞭概率性短期負荷預測的方法，分析瞭短期負荷預測的綜閤模型，同時闡述瞭節假日負荷預測、超短期負荷預測等問題。

　　第Ⅳ篇為母綫負荷預測，分析瞭母綫負荷預測區彆於係統級負荷預測的特點，介紹瞭母綫負荷預測的基本思路與方法，給齣瞭母綫負荷預測的壞數據處理策略，提齣瞭虛擬母綫技術及預測方法，並介紹瞭係統和母綫負荷預測的協調方法。

　　《電力係統負荷預測》可供電力規劃、計劃、調度、市場交易、營銷（用電）等專業的科技人員和管理人員，高等院校有關專業的教師、研究生和高年級本科生閱讀參考，也可作為電力係統相關專業的教材。

作者簡介

　　

康重慶（1969），清華大學電機係教授，IEEE Fellow，IET Fellow。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，包括重點國際閤作研究項目1項，中英閤作交流項目、中美（TAMUNSFC）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優秀結題項目。2016年作為項目負責人獲批國傢重點研發計劃項目。擔任國際期刊International Transactions on Electrical Energy Systems (Wiley)的共同主編；擔任IEEE Transactions on Power Systems、Electric Power Systems Research等多傢國際期刊編委；擔任《中國電機工程學報》《電網技術》《電力自動化設備》《電力係統保護與控製》、MPCE、CSEEJPES等多傢國內期刊編委；擔任《電力建設》、PCMP雜誌副主編。擔任中國電機工程學會電工數學專委會、中國電工技術學會電力係統保護與控製專委會、中國可再生能源學會可再生能源發電並網專委會委員。

齣版第yi作者中文專著3部，第二作者英文著作1部（Elsevier）；發錶論文300餘篇，其中SCI收錄90餘篇(含IEEE Transactions文章40餘篇)，EI收錄200餘篇。2008、2012年兩次獲得中國百篇zui具影響學術論文。獲得授權發明專利24項（含香港發明專利2項），獲軟件著作權15項。獲得第44屆日內瓦國際發明展金奬1項、銀奬1項；第十屆北京發明創新大賽發明創新奬銀奬2項。2014年獲國傢ji教學成果二等奬（第1完成人）。

夏清（1957），清華大學電機係教授，國傢發展和改革委員會電價專傢、中國南方電網有限責任公司專傢、國傢電網電力交易中心顧問；學術兼職包括《電力係統自動化學報》《現代電力》《南方電力技術》雜誌編委。

先後完成瞭國傢能源局的《我國智能電網發展戰略與實施方案》、國傢電網公司的《促進節能環保的電力市場運行機製及實現方式研究》《節能發電調度體係和關鍵技術研究框架》等重大項目；承擔瞭國傢自然基金麵上項目《大規模電網精細化約束下節能調度的理論與方法》（50877041），獲得瞭當年基金結題優秀的評價；國傢863重大項目《大電網運行狀態感知、風險評估、故障診斷與調度技術》子課題負責人；國傢科技支撐計劃項目《含高比例間歇式能源的區域型智能電網集成綜閤示範》子課題負責人。目前承擔國傢自然科學基金重點項目。發錶論文300餘篇，其中SCI文章70餘篇；閤著專著4部；獲得部委奬5項；2010年獲得全國優秀科技工作者稱號。

劉梅（1971），1998年畢業於清華大學電機係，獲碩士學位。主要從事負荷預測、能源互聯網、電力市場、電力營銷等領域的理論研究與軟件係統研發工作，發錶相關論文多篇。

精彩書評

作者從90年代初開始從事負荷預測的理論研究，對電力負荷預測有著深入的認識和獨到的見解，開發瞭在全國得到廣泛應用的負荷預測軟件。本書內容具有鮮明的原創性。——中國科學院院士 清華大學電機係 盧強

全書突齣瞭對物理本質的分析和對實踐的重視，用理論聯係實際的方式構造新方法。理論分析透徹，應用過程簡明，體係嚴謹，結構清晰，文字流暢，是集學術性與應用性為一體的原創性佳作。——中國工程院院士 國網電科院 薛禹勝

目錄

前言第一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21．1　什麼是預測21．2　什麼是負荷預測41．3　負荷預測的基本原則和要求51．4　負荷預測的內容及其分類71．5　負荷預測的步驟121．6　負荷預測問題的抽象化錶述131．7　負荷預測應遵循的理念181．8　負荷預測的研究動嚮211．9　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252．1　負荷預測中數學理論的應用252．2　常用優化方法252．3　最小二乘法312．4　迴歸分析法322．5　灰色係統理論352．6　時間序列分析模型372．7　頻域分析方法412．8　特徵選擇與特徵提取技術422．9　聚類分析452．10　決策樹理論472．11　神經網絡理論492．12　支持嚮量機理論51第3章　負荷分析553．1　短期負荷分析及預測553．2　短期負荷預測中負荷的規律性與穩定度分析573．3　中長期負荷預測的問題描述623．4　中長期負荷預測中的負荷分析63第4章　負荷預測的多級協調654．1　負荷預測的“多維多級”特徵654．2　多級電力需求的關聯特性664．3　多級負荷預測及其協調674．4　不同維／級的負荷預測協調問題的特點69第5章　預測效果的分析與評價715．1　綫性迴歸的分析與檢驗715．2　一般預測結果的分析與評價735．3　閤理選擇預測模型的準則765．4　我國調度部門關於預測效果的評價與考核78第Ⅰ篇參考文獻80第Ⅱ篇　係統級中長期負荷預測第6章　基於時序趨勢外推的基本預測方法886．1　動平均法886．2　指數平滑法896．3　增長速度法906．4　灰色預測906．5　馬爾可夫預測法916．6　灰色馬爾可夫預測法916．7　生長麯綫法926．8　應用實例93第7章　時序趨勢外推預測方法的擴展策略967．1　擴展問題概述967．2　提高預測模型適應性的策略967．3　模型參數的非綫性估計方法997．4　非連續曆史序列的處理997．5　“近大遠小”原則的處理策略1017．6　曆史序列中的不良數據辨識1047．7　擴展策略的應用實例106第8章　中長期負荷相關分析與預測1108．1　年度全社會用電量與相關因素的關係1108．2　中長期負荷預測中考慮單相關因素的預測方法1148．3　中長期負荷預測中考慮多相關因素的預測方法117第9章　中長期負荷預測中的不確定性分析1219．1　背景1219．2　不確定性電力需求分析基本思想1219．3　對傳統高中低發展速度判彆方法的剖析1229．4　單一預測量的概率分布模型1259．5　多預測量的聯閤概率分布129第10章　中長期預測中多模型的篩選與綜閤13210．1　概述13210．2　綜閤預測的概念13210．3　綜閤最優擬閤模型13410．4　綜閤次優擬閤模型13610．5　“近大遠小”原則下的綜閤模型13710．6　綜閤最優預測模型13810．7　綜閤預測模型的進一步分析14110．8　預測決策與模型篩選144第11章　年度預測的理論與方法15111．1　年度預測的分析15111．2　時序負荷麯綫的兩步建模預測法15111．3　負荷持續麯綫的神經網絡模型156第12章　月度預測的理論與方法15912．1　月度預測的特點分析15912．2　現有月度預測方法的剖析16012．3　體現月度量變化特徵的預測方法16112．4　1月和2月負荷預測的特殊問題163第13章　中長期負荷預測的多級協調16613．1　多級負荷預測的基本協調模型16613．2　不同可信度情況下基本模型的協調結果比較16913．3　基本協調模型的評價標準與算例分析17013．4　兩維兩級關聯協調模型17413．5　關聯協調方法的特殊應用17713．6　關聯協調模型的評價標準17913．7　關聯協調的算例分析180第14章　中長期負荷預測係統18514．1　中長期負荷預測係統的研究過程18514．2　中長期負荷預測係統的研究思路18614．3　係統體係結構18814．4　係統核心功能設計19014．5　規劃／計劃類功能設計19414．6　營銷（用電）類功能設計197第Ⅱ篇參考文獻204第Ⅲ篇　係統級短期負荷預測第15章　基於時序分析的正常日預測21215．1　短期負荷預測的基本思想21215．2　基於同類型日思想的正常日負荷預測基本方法21415．3　基於同類型日思想的正常日新息預測方法21715．4　基於時段相似性原理的簡單推理法21815．5　頻域分量預測法22015．6　基於小波分析的預測方法22115．7　基於混沌理論的預測方法222第16章　氣象因素對短期負荷的影響分析22416．1　短期預測中氣象因素分析與處理的總體理念22416．2　從供應側和需求側分析氣象因素的影響22616．3　氣象因素直接作用於短期負荷的規律分析22916．4　短期負荷中考慮纍積效應的氣象特徵選擇23416．5　多個氣象因素形成的氣象綜閤指數對短期負荷的影響（以人體舒適度為例） 23816．6　氣象綜閤指數對短期負荷的纍計效應（以加權溫濕指數為例） 241第17章　直接考慮相關因素的短期負荷預測方法24517．1　氣象校正法24517．2　考慮日特徵氣象因素的人工神經網絡法24617．3　基於日特徵氣象因素的支持嚮量機預測方法24817．4　基於實時氣象因素的短期負荷預測方法249第18章　日特徵相關因素的規範化處理策略與預測方法25318．1　各日相關因素的衡量方法25318．2　映射函數與映射數據庫25418．3　基於映射數據庫的短期預測的規範化描述25618．4　映射數據庫自適應訓練算法———攝動法26018．5　映射數據庫自適應訓練算法———遺傳算法26318．6　基於映射數據庫的正常日預測新方法265第19章　預測誤差分布特性統計分析與概率性短期負荷預測26819．1　問題的提齣26819．2　總體思路26819．3　預測誤差分布特性的統計方法27019．4　誤差分布統計規律的有效性檢驗27219．5　誤差分布的ｔ分布特性27219．6　概率性短期負荷預測27419．7　實例分析275第20章　短期負荷預測的綜閤模型28320．1　短期負荷預測綜閤模型的特點分析28320．2　全天統一權重的綜閤預測模型28420．3　分時段變權重的綜閤預測模型28620．4　考慮“近大遠小”原則並引入相關因素後的短期負荷預測綜閤模型28820．5　短期負荷預測綜閤模型的討論29120．6　應用舉例291第21章　其他短期預測問題及其預測方法29421．1　節假日負荷預測方法29421．2　超短期負荷預測29721．3　擴展短期負荷預測29821．4　連續多日負荷麯綫預測300第22章　短期／超短期負荷預測係統30522．1　研究背景30522．2　研究思路與關鍵技術30522．3　短期負荷預測功能30722．4　超短期負荷預測功能30922．5　主要的管理與分析功能311第Ⅲ篇參考文獻317第Ⅳ篇　母綫負荷預測第23章　母綫負荷預測框架與基本預測方法32823．1　什麼是母綫負荷32823．2　母綫負荷特點及其規律32823．3　母綫負荷預測的技術路綫33023．4　母綫負荷基本預測方法33223．5　母綫負荷預測的精度評估336第24章　母綫負荷異常數據辨識與修復方法33824．1　母綫負荷異常數據分類33824．2　兩階段異常數據辨識方法34024．3　異常數據修復34224．4　算例分析342第25章　規避異常數據的母綫負荷預測策略34625．1　概述34625．2　規避壞數據影響的預測策略分析34625．3　規避壞數據影響的預測方法34825．4　完全可信信息集內涵的拓展35025．5　算例分析350第26章　考慮氣象等相關因素影響的母綫負荷預測方法35226．1　概述35226．2　基於偏差反饋二次預測的母綫負荷預測策略35226．3　小水電富集地區母綫負荷預測的兩階段還原法356第27章　母綫極值負荷的概率化預測36327．1　概述36327．2　母綫日最高負荷預測思路分析36327．3　母綫日最高負荷幅值的概率性預測36427．4　算例分析367第28章　母綫負荷預測模型的自適應訓練與綜閤預測36928．1　母綫負荷預測方法庫的應用分析36928．2　自適應預測技術概述37028．3　母綫負荷預測單一模型參數自適應訓練37228．4　母綫負荷綜閤預測模型權重的自適應優化37328．5　綜閤模型聯閤參數自適應訓練算法37428．6　算例分析376第29章　虛擬母綫技術及其預測方法37929．1　簇集網絡及其特性37929．2　虛擬母綫———虛擬的簇集網狀網絡38129．3　虛擬母綫辨識算法38429．4　虛擬母綫的負荷預測策略及其預測誤差分析38629．5　算例分析389第30章　係統—母綫負荷預測協調方法39430．1　係統—母綫負荷預測的協調模型39430．2　協調模型的求解及性質39930．3　協調模型的評價指標40030．4　不同可信度下的協調模型分析與評價40230．5　協調預測結果分析405第31章　母綫負荷預測係統40831．1　研究思路與關鍵技術40831．2　母綫負荷預測功能41031．3　主要的管理與分析功能411第Ⅳ篇參考文獻416索引422

前言/序言

　　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冊均已售罄，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，本書第一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。作者始終堅持將最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，將其按某種比例分配到各個母綫上（即通常所提的“分布因子法”），得到母綫負荷預測結果，雖然基本可以滿足粗放式管理和決策的要求，但由於母綫負荷的變化規律復雜，難以形成較為理想的預測方法，導緻對於母綫負荷預測的研究較少。近年來隨著節能發電調度的逐步推進，對電網精益化管理的要求日益提高，完善的母綫負荷預測將成為這些管理和決策工作的基礎。在國傢電網公司節能發電調度課題的支持下，清華大學與中國電力科學研究院、國網電力科學研究院一起攻關母綫負荷預測技術；隨後作者又主持瞭國傢自然科學基金項目“母綫負荷預測的新型理論架構及其關鍵技術研究”，提齣瞭一整套母綫負荷預測理論框架和方法體係，研製開發瞭母綫負荷預測軟件，在全國200個地市以上供電單位取得瞭顯著的預測效果。作者認為有必要將這些實際工作成果嚮廣大讀者進行介紹。 　　另一個值得注意的問題是，電力負荷預測是一個包含時間、空間、屬性等多維度、多級彆的復雜體係。隨著負荷預測研究的深入，預測對象更加多樣化，負荷預測結果在多空間層級、多時間尺度上的不協調問題也變得更為顯著與迫切。我們將該問題稱為負荷預測的多級協調問題。對於同一預測量，電力係統會在不同時間（周期）、不同空間，基於不同行政級彆，根據不同屬性、不同結構等特徵，分彆作齣預測，得到各自的預測結果。各種負荷預測的結果之間理應在本質的物理機理上存在關聯且滿足一定的關係。由於不可避免的預測誤差的存在，各級預測結果之間並不能自然地達到一緻，如何實現負荷預測結果的統一和協調，迫切需要一套科學的理論支持。在教育部博士學科點專項科研基金項目“電力係統多級負荷預測及其協調問題的研究”的支持下，我們對這一問題進行瞭深入研究，取得瞭積極成果，也希望藉此機會介紹給讀者。這是修訂原書稿的又一個原因。基於上述考慮，作者對第一版進行補充和修訂，形成瞭目前的第二版。整體而言，第二版的主要工作有以下5個方麵： 　　（1）在第一版共3篇20章內容的基礎上，新增瞭第Ⅳ篇“母綫負荷預測”共9章內容，全麵論述母綫負荷預測的問題以及解決方法。其中第27章“母綫極值負荷的概化預測”內容來自《電力係統不確定性分析》一書並作瞭適當修改，由於該內容是母綫負荷預測的一個重要方麵，因此也專門列入本書之中。同時，刪除瞭第一版第19．5節關於母綫負荷預測的論述內容。 　　（2）在第二版中，係統闡述瞭負荷預測的多級協調理論，相應增加瞭3章內容，分彆是第Ⅰ篇“總論”中的第4章“負荷預測的多級協調”、第Ⅱ篇“係統級中長期負荷預測”中的第13章“中長期負荷預測的多級協調”和第Ⅳ篇“母綫負荷預測”中的第30章“係統—母綫負荷預測協調方法”。 　　（3）編排體係結構圖的修改。第一版中使用瞭“居中一條主綫、左右兩條路徑”的方式繪製該圖，其中兩條路徑分彆對應“中長期負荷預測”和“短期負荷預測”。第二版由於增加瞭“母綫負荷預測”一篇，隻能采用“左側一條主綫、右側三條平行路徑”的方式，分彆體現後續的3篇內容。 　　（4）符號體係的修改。為瞭更為清晰地體現同類型日、基準日等概念，短期負荷預測的符號體係作瞭大幅度修改。 　　（5）對第一版中謬誤的修訂。第一版齣版之後，在清華大學電機係以該書作為教材使用的9年時間裏，一方麵，通過與同學們在課上課下的廣泛互動和深入交流，針對同學們反映學習中存在的問題和難點，對授課體係、內容及其難易程度作齣瞭迭代式的改進，以期增強同學們對預測的學習效果和理解程度；另一方麵，同學們在使用過程中也續發現瞭書中個彆錯漏之處。同時，在第一版齣版後的10年之中我們也陸續收集瞭其他讀者對第一版的寶貴意見和建議。上述意見和建議，均在第二版中進行瞭統一修改。在進行上述修訂之後，目前的書稿由4篇31章組成。除第Ⅰ篇“總論”之外，其餘3篇的主題，實際上是分彆從“係統級／母綫級”和“中長期／短期”這2個角度劃分得到的。若完全按照邏輯上的組閤方式，應該有4個主題，考慮到母綫負荷預測主要麵嚮短期，因此後3篇的主題分彆是係統級中長期負荷預測、係統級短期負荷預測、母綫負荷預測。本書基本上不涉及在中長期時間尺度上進行母綫負荷預測的問題。請讀者閱讀時注意各篇主題之間的邏輯關係。 　　第二版書稿中新增章節和篇目，有一些引自本課題組所培養的研究生牟濤、徐瑋、汪洋、陳新宇、童星等人的學位論文或學術論文。本課題組的童星、王毅、苗鍵強、楊經、 　　徐乾耀、趙唯嘉等協助校對瞭本書第二版的初稿。承濛清華大學梅生偉教授在百忙之中審閱瞭第二版的初稿，並提齣許多寶貴的意見，在此深錶感謝。清華大學電機係和電力係統研究所繼續為本書的修訂提供瞭良好的條件，作者在此一並錶示感謝。第二版中部分內容得到瞭國傢傑齣青年科學基金項目（51325702）、國傢自然科學基金項目（51077077）、教育部高等學校博士學科點專項科研基金項目（200800030039）、國傢重點研發計劃“智能電網技術與裝備”重點專項項目（2016ＹＦＢ0900100）等的支持，特此緻謝。作者要再次感謝中國電力齣版社的大力支持。感謝本書的責任編輯王春娟副編審、鄧慧都編輯和周鞦慧編輯精心審閱瞭第二版書稿並提齣有益意見。本書第二版再次得到“國傢電網公司電力科技著作齣版項目”的支持和資助，作者謹藉此機會錶達深切的謝意。由於作者水平所限，盡管反復閱讀和修正，但是書稿中可能還會有疏漏、不足甚至錯誤，真誠期待讀者對本書第二版繼續給予批評和指正。 　　作　者 　　2017年2月16日於清華園

電力係統負荷預測（第二版） 簡介 電力係統負荷預測是電力係統運行、規劃與發展中的關鍵環節。準確的負荷預測能夠有效指導電網的調度運行，優化發電計劃，減少運行成本，提高供電可靠性，並為電網的長期規劃提供科學依據。隨著電力係統規模的不斷擴大、結構日趨復雜以及新能源的快速發展，傳統的負荷預測方法麵臨著越來越嚴峻的挑戰。 本書是《電力係統負荷預測》的第二版，在前一版的基礎上，係統地梳理瞭電力係統負荷預測的最新研究進展和工程應用實踐。全書聚焦於提升負荷預測的精度、魯棒性和適應性，為電力係統從業人員、研究學者以及相關專業的研究生提供瞭一本全麵、深入且實用的參考書籍。 本書主要內容涵蓋： 第一部分：基礎理論與方法 電力係統負荷預測概述： 深入闡述瞭負荷預測的定義、重要性、分類（短期、中期、長期）、影響因素以及預測誤差的衡量指標。重點分析瞭負荷預測在電力係統各個層麵的應用價值，如發電調度、機組組閤、備用容量配置、輸配電網規劃、市場交易等。 影響負荷的核心因素分析： 詳細探討瞭影響電力負荷的主要因素，包括但不限於： 時間因素： 日變化、周變化、季節變化、年變化、特殊節假日等。 氣象因素： 溫度、濕度、風力、光照等，並深入分析瞭極端天氣事件對負荷的影響。 社會經濟因素： 人口增長、經濟發展水平、産業結構、工業生産、商業活動、居民生活習慣、消費水平等。 政策與技術因素： 節能政策、電價政策、用電管理措施、電器普及率、電動汽車推廣、智能傢居等。 經典負荷預測方法迴顧與分析： 係統迴顧瞭曆史悠久且被廣泛應用的經典預測方法，包括： 統計學方法： 如時間序列分析（ARIMA模型、指數平滑法）、迴歸分析等，分析其原理、適用範圍及局限性。 計量經濟學方法： 重點介紹如何利用經濟指標構建模型進行預測，探討其在宏觀層麵的應用。 機器學習與深度學習在負荷預測中的應用： 這是本書的核心內容之一。詳細介紹瞭當前最前沿的基於機器學習和深度學習的負荷預測技術，包括： 監督學習模型： 支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（GBDT）等，深入剖析其工作原理、特徵工程以及在負荷預測中的調優策略。 神經網絡模型： 多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）用於提取空間特徵，循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM、GRU）用於處理時間序列數據，分析其在捕捉負荷動態變化方麵的優勢。 集成學習方法： 如Stacking、Bagging、Boosting等，介紹如何通過組閤多個模型來提升預測整體性能。 深度學習模型的改進與優化： 探討瞭Attention機製、Transformer等先進深度學習模型在解決長序列依賴性、提高模型解釋性等方麵的應用。 第二部分：關鍵技術與挑戰 負荷預測中的特徵工程與數據預處理： 強調瞭高質量數據和有效特徵工程對提高預測精度的重要性。詳細介紹瞭： 數據清洗與異常值處理： 識彆和處理缺失值、噪聲和異常數據。 特徵提取與構造： 如何從原始數據中提取有意義的特徵，如日內、日間、季節性周期特徵，以及如何基於已有信息構造新的預測因子。 特徵選擇方法： 過濾法、包裹法、嵌入法等，用於減少冗餘特徵，提高模型效率和泛化能力。 數據歸一化與標準化： 確保不同量綱的數據在模型中得到公平處理。 考慮不確定性的負荷預測： 針對電力係統負荷預測中普遍存在的隨機性和不確定性，本書介紹瞭多種處理方法： 概率預測與區間預測： 不僅預測一個具體數值，還提供預測的概率分布或置信區間，為風險評估和決策提供更全麵的信息。 基於濛特卡洛模擬的方法。 基於分位數迴歸的方法。 考慮極端情況的預測： 如高溫、寒潮等極端天氣下的負荷預測。 新能源接入對負荷預測的影響與應對策略： 隨著風電、光伏等新能源的廣泛接入，電力負荷呈現齣更強的波動性和不確定性，對傳統預測方法提齣挑戰。本書專門探討瞭： 新能源發電預測的整閤： 如何將新能源的預測結果與負荷預測相結閤，形成更準確的淨負荷預測。 考慮新能源齣力波動對負荷特性的影響。 基於場景分析的負荷預測。 分布式能源與用戶側行為分析對負荷預測的影響： 智能電錶、用戶側儲能、電動汽車充電等因素使得負荷預測更加復雜。本書討論瞭： 用戶行為建模： 如何捕捉和預測用戶用電行為的改變。 分布式能源接入的負荷影響分析。 需求側響應（Demand Response）對負荷預測的影響。 實時負荷預測與在綫學習： 針對電網運行需要快速響應的特點，本書探討瞭實時負荷預測的方法： 在綫學習模型： 模型能夠隨著新數據的到來而不斷更新和調整，以適應負荷模式的動態變化。 模型更新策略與頻率。 實時數據采集與處理技術。 第三部分：工程應用與案例研究 不同時間尺度的負荷預測應用： 短期負荷預測（幾分鍾到幾天）： 在電力調度、發電計劃優化、調峰調頻等方麵的具體應用。 中期負荷預測（幾周到幾個月）： 在機組檢修計劃、燃料儲備、輔助服務市場等方麵的應用。 長期負荷預測（幾年到幾十年）： 在電網規劃、電源建設、輸配電容量規劃等方麵的應用。 區域性與個體性負荷預測： 區域電網負荷預測： 針對大規模區域電網的特點進行預測。 配電網區域負荷預測： 針對配電網的精細化管理需求。 特定用戶或建築的負荷預測： 如大型商業綜閤體、工業園區、充電站等的預測。 工程實踐中的案例分析： 本書通過具體的工程案例，生動地展示瞭不同方法在實際場景中的應用效果。案例涵蓋瞭不同地區、不同類型的電力係統，並對預測結果進行瞭詳細的分析與評估，為讀者提供瞭寶貴的實踐經驗。 負荷預測係統的構建與部署： 探討瞭如何從理論走嚮實踐，構建一套完整的負荷預測係統，包括數據平颱、模型訓練平颱、預測發布平颱等，以及係統部署中的關鍵技術問題。 總結 《電力係統負荷預測（第二版）》旨在為讀者提供一個關於電力係統負荷預測的全麵、深入且前沿的知識體係。本書內容緊密結閤理論研究與工程實踐，既講解瞭經典方法，又著重介紹瞭最新的機器學習和深度學習技術。通過對影響因素的深入分析、不確定性的有效處理以及對新能源等新挑戰的應對，本書幫助讀者掌握先進的負荷預測技術，提升預測精度和可靠性，從而更好地支撐電力係統的安全穩定運行和可持續發展。本書適閤電力係統領域的工程師、技術人員、科研人員以及相關專業的學生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初選擇這本書，很大程度上是因為“第二版”這幾個字。我總覺得，相比於第一版，第二版一定是在內容上有瞭顯著的提升，尤其是在技術發展如此迅速的今天，電力係統負荷預測領域也在不斷湧現新的理論和方法。我目前主要在做關於削峰填榖的研究，而精準的負荷預測是實現這一目標的基礎。我特彆想瞭解，這本書在預測短期負荷（如小時級、日級）和中長期負荷（如月級、年級）方麵，分彆有哪些新的方法和技術突破。例如，對於短期負荷，如何更有效地捕捉到日內和周內的周期性變化，以及如何處理突發負荷的波動？對於中長期負荷，如何考慮經濟發展、政策導嚮、用戶習慣改變等宏觀因素對負荷增長的影響？我對於那些能夠融閤多源數據進行預測的模型非常感興趣，比如結閤氣象數據、經濟指標、社會活動等，構建更全麵的預測體係。我也希望這本書能詳細介紹一些量化評估模型準確性的指標和方法，以及如何根據這些指標來選擇和優化預測模型。此外，在處理負荷預測中的不確定性方麵，書中是否會介紹一些貝葉斯方法、濛特卡洛模擬等概率性預測技術？我對於這些方法如何應用於實際的電網運行決策，如何量化預測風險，以及如何將其與控製策略相結閤，都充滿瞭好奇。我希望這本書能夠給我提供一條清晰的研究路徑，讓我能夠更深入地理解負荷預測的精髓，並為我的工作帶來實質性的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，那種深邃的藍色，配上中央那條若隱若現的電力傳輸綫，一眼就能抓住我的眼球。我最近正好在研究如何更精準地估算電力需求的增長趨勢，特彆是在考慮新能源接入和季節性波動這些復雜因素時。我一直覺得，傳統的預測模型，雖然在過去發揮瞭重要作用，但在如今這個信息爆炸、技術迭代飛快的時代，顯得有些力不從心。我希望這本書能提供一些全新的視角，或者是一些能夠突破現有瓶頸的理論框架。比如，關於機器學習在負荷預測中的應用，我特彆想瞭解如何纔能有效地提取特徵，以及如何避免過擬閤的問題。同時，對於一些極端天氣事件對負荷的影響，這本書會不會深入探討相關的模型和算法？畢竟，電網的穩定運行，在很大程度上依賴於對這些突發情況的預判和應對。我期待的是，這本書不僅僅是知識的堆砌，更能給我帶來一些啓發性的思考，讓我能夠將書中的理論與我實際工作中遇到的問題相結閤，找到更切實可行的解決方案。也許，書中會涉及到一些案例分析，通過真實的場景來展示不同預測方法的優劣，那將是極大的幫助。我更關心的是，這本書是否會關注到一些前沿的研究方嚮，比如利用大數據、物聯網傳感器采集的數據進行實時負荷預測，或者結閤區塊鏈技術來提升數據的可信度和安全性。我明白，負荷預測是一個動態的過程，需要不斷地更新和優化模型，所以，我也希望這本書能夠提供一些關於模型迭代和維護的思路。總而言之，我抱有很大的期待，希望這本書能夠成為我在電力係統領域研究道路上的一個重要裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

我是一名電力工程專業的在讀博士生，正在撰寫關於優化電網運行的論文。負荷預測的準確性直接影響著我的研究課題，因為它是製定經濟調度、備用容量配置等關鍵決策的基礎。我對這本書的期望值非常高，希望它能夠提供一些前沿的研究成果和理論創新。特彆是，我關注的重點在於如何處理電力市場環境下，用戶側行為變化對負荷預測的影響。隨著分布式能源的普及和電動汽車的快速增長，用戶側的電力消費行為變得越來越復雜和不確定。我希望這本書能深入探討如何利用行為經濟學、博弈論等學科的知識，來構建更精細的用戶行為模型，並將其融入到負荷預測的框架中。此外，對於負荷預測的“黑箱”問題，我希望書中能提供一些可解釋性更強的深度學習模型，或者能夠結閤物理模型與數據驅動模型，來提高預測結果的可信度和透明度。我還想瞭解，書中是否會涉及一些關於“負荷側響應”的預測研究，比如預測用戶參與需求側響應的可能性和效果，以及如何利用這些信息來優化電網運行。在模型評估方麵，我希望能看到一些關於魯棒性、計算效率以及在實際應用中部署和維護的詳細論述。我期待這本書能夠為我的博士論文提供一些重要的理論支撐和研究思路，幫助我解決在處理復雜電力係統模型時遇到的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在電力行業工作的工程師，對電力係統負荷預測的實際應用非常感興趣。我一直覺得，理論知識需要與實際操作相結閤，纔能發揮最大的價值。我希望這本書能夠提供一些詳細的案例分析，通過具體的項目來展示不同負荷預測方法的實際應用效果，以及在實際應用中遇到的問題和解決方案。例如，我特彆想瞭解，在麵對一些非常規負荷場景，比如工業園區大規模停産、大型商業綜閤體開業等情況時，如何調整和優化現有的預測模型。書中是否會提供一些關於如何進行負荷預測模型集成和優化的策略，比如如何將多種預測方法的結果進行融閤，以提高整體預測精度？我對於如何評估和管理預測模型的誤差也十分關注，畢竟，任何預測都存在不確定性，如何量化這種不確定性，並將其轉化為可操作的風險管理策略，是我們在實際工作中非常需要的能力。我希望這本書能夠提供一些關於模型性能監控、故障診斷以及模型更新和維護的實踐指導。同時，我也希望書中能夠涉及一些關於數據預處理和特徵工程的技巧，因為這些步驟對預測模型的性能至關重要。總而言之，我期待這本書能為我提供一些接地氣的知識和實用的經驗，幫助我更好地應對工作中遇到的實際挑戰。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《電力係統負荷預測（第二版）》的時候，我被它厚實的篇幅和嚴謹的排版所吸引。我是一名在電網公司從事調度工作多年的老技術員，見證瞭電力係統從模擬化走嚮數字化、智能化的巨大變革。負荷預測，作為電網運行的“眼睛”，其準確性直接關係到電網的安全穩定，以及經濟效益。我尤其關注的是，第二版在原有基礎上，有哪些更新和深化。我記得第一版中對一些經典預測方法，如時間序列分析、迴歸模型等，都有詳盡的介紹，但對於近些年興起的深度學習算法，比如LSTM、GRU在負荷預測中的應用，我希望第二版能有更深入的探討，尤其是它們的優勢、劣勢以及在不同場景下的適用性。此外，電網的負荷組成日益復雜，包括居民用電、工業用電、商業用電，以及近年來新能源（風電、光伏）的波動性給預測帶來瞭巨大挑戰。我希望書中能對這些不同負荷特性的預測方法進行細緻的區分和講解，並提供一些能夠有效處理新能源不確定性的模型。同時，對於一些突發事件，比如大型活動、自然災害等對負荷的影響，書中是否會有專門的章節來分析其預測方法和應急響應策略？我對於模型的魯棒性和泛化能力也十分在意，如何構建能夠應對各種未知情況的預測模型，是我們在實際工作中常常麵臨的難題。我期待這本書能為我們提供更先進、更實用的預測工具和理論指導，幫助我們提升電網運行的智能化水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書吸引我的地方在於它標題中“電力係統”這個關鍵詞，它暗示著這本書不僅僅是關於負荷預測的算法本身，更是將其置於整個電力係統的運行環境中進行探討。我目前主要負責電網的規劃和投資工作，而精準的負荷預測是進行閤理電網容量規劃、設備選型以及技術改造決策的關鍵前提。我希望這本書能夠提供一些關於如何進行長期負荷預測的詳細指導，特彆是如何考慮城市化進程、産業結構調整、技術進步（如智能傢居、工業自動化）等宏觀因素對未來電力需求的長期影響。我更關注的是，書中是否會探討如何將負荷預測的結果與電網規劃的決策過程相結閤，例如，如何利用預測數據來評估不同規劃方案的經濟性和可行性，以及如何評估電網在不同負荷情景下的魯棒性。我希望這本書能提供一些量化的方法，幫助我判斷何時需要擴建電網，何時需要進行技術升級，以及如何平衡電網的可靠性、經濟性和可持續性。此外，對於負荷預測的不確定性，我希望書中能提供一些關於風險評估和不確定性分析的方法，幫助我們在進行長期規劃時，能夠充分考慮到各種可能齣現的意外情況。我期待這本書能夠成為我進行科學決策的重要參考，幫助我更好地理解和應對未來電力係統的發展挑戰。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究電力係統可靠性的學者，而負荷預測的準確性直接關係到電網的可靠性評估和風險管理。我希望這本書能夠深入探討如何利用負荷預測結果來評估電網在不同負荷情景下的可靠性水平，以及如何識彆和量化由負荷預測不準確帶來的風險。我特彆關注書中是否會涉及一些關於極端負荷事件的預測和應對策略，比如如何預測極端高溫或低溫天氣下的負荷峰值，以及如何評估電網在這種情況下的承載能力。我希望書中能提供一些量化的方法，來評估負荷預測誤差對電網可靠性評估結果的影響，以及如何根據預測的不確定性來優化備用容量的配置。此外，我對於如何將負荷預測與電網拓撲、設備狀態等信息相結閤，來構建更全麵的可靠性評估模型也充滿興趣。我希望書中能夠提供一些關於如何進行可靠性敏感性分析的指導，以識彆對負荷預測最敏感的電網環節。我期待這本書能夠為我提供更深入的理論框架和研究方法，幫助我更有效地開展電力係統可靠性相關的研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，對於我這樣一個剛接觸電力係統領域的新人來說，無疑是一盞指路的明燈。我目前正在係統地學習電力係統的基礎知識，而負荷預測作為其中一個重要的環節，我希望這本書能為我打下堅實的基礎。我希望書中能用清晰易懂的語言，詳細解釋負荷預測的基本概念、原理和重要性。特彆是，我希望它能循序漸進地介紹一些經典的負荷預測模型，比如綫性迴歸、時間序列模型（ARIMA、SARIMA等），並解釋它們的數學原理和適用範圍。我希望能夠理解這些模型是如何工作的，以及它們的優缺點是什麼。同時，我對於負荷預測中涉及到的數據處理和分析方法也充滿瞭好奇。如何收集和清洗負荷數據？如何進行數據可視化和探索性分析？如何提取與負荷預測相關的特徵？我希望書中能提供一些基礎性的指導。此外，我也希望這本書能夠簡要介紹一些更高級的預測技術，比如機器學習和深度學習在負荷預測中的應用，為我後續的學習和研究指明方嚮。我期待這本書能夠幫助我建立起對負荷預測的全麵認識，為我今後的深入學習和研究提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，就像一股清流，讓我看到瞭負荷預測領域更加多元化的研究方嚮。我目前的研究課題涉及到智慧能源係統和微電網的優化運行，而負荷預測是這些係統實現高效運行和能量管理的基礎。我希望這本書能夠深入探討如何將負荷預測與微電網內部的分布式能源（如太陽能、風能）、儲能係統以及用戶側的負荷需求進行協同優化。我特彆關注書中是否會介紹一些能夠實現實時、精準負荷預測的模型，以及如何將這些預測結果與微電網的能量管理係統相結閤，以實現削峰填榖、平抑波動、提高可再生能源消納比例等目標。我希望書中能提供一些關於如何處理微電網負荷預測的特有挑戰，比如負荷量級小、波動性大、以及與電網互聯的復雜性等。我還想瞭解，書中是否會涉及一些關於預測用戶側的靈活性資源，比如電動汽車充電行為、智能傢居設備的響應能力，以及如何利用這些信息來優化微電網的調度和運行。我期待這本書能夠為我提供新的研究思路和技術工具，幫助我更好地設計和優化未來的智慧能源係統。

評分☆☆☆☆☆

我是一名電力市場分析師，在電力市場運營和交易中，負荷預測的準確性直接影響著市場齣清的價格和電力的供需平衡。我非常關注這本書在預測中長期負荷趨勢，以及如何應對市場化改革帶來的負荷不確定性方麵的論述。我希望書中能深入探討如何將電力市場的設計機製、電價信號、用戶行為變化等因素納入到負荷預測模型中。例如，如何預測不同類型用戶的響應行為，以及這些行為如何影響整體的負荷麯綫？我希望書中能提供一些量化的方法，來分析和預測電價波動對負荷需求的影響。同時，我對於如何進行負荷預測的場景分析和情景構建也充滿興趣。在電力市場中，我們需要考慮多種可能的市場運行情景，並對不同情景下的負荷需求進行預測，以便製定相應的交易策略和風險管理措施。我希望書中能提供一些關於如何進行有效情景分析的指導。此外，我希望這本書能對一些新興的負荷預測技術，比如聯邦學習、遷移學習等在電力市場中的應用進行探討，以及如何利用這些技術來提高預測精度和模型的可解釋性。我期待這本書能夠為我提供更深入的市場洞察和更有效的決策工具。

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很好的書，專業

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快很好，內容詳細，物流快

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內容豐富有深度

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還行看看再說

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好

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很好