1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究背景

电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统，其作用是尽可能经济地为各类用户提供可靠且合乎标准要求的电能，并且随时满足电力用户对于电能的需求。但是由于电力的生产和使用大多处于不同地区，同时系统的发电量要和系统的负荷量要保持动态的平衡，否则会影响到用电的质量，甚至会威胁到电网的安全稳定运行。因此对于电力负荷的预测就显得至关重要。如果对于一定时期以内的电力系统负荷有合理的预测，就可以为发电企业提供相应数据，帮助其制定发电计划，安排合理的发电量。这样在保证电网安全运行的同时，也为企业带来了更好的经济效益。

随着近几年我国电力改革的不断深入，电力市场的竞争不断加强，电力系统各部门迎来了新的挑战。厂网分开的实施，电厂竟价上网，在电力市场运行模式下，负荷短期预测工作是电力市场运营的基础性工作之一。负荷预测可以运用到电力系统调度、规划部门等管理部门的重要日常工作中来，准确的负荷预测，将有助于电源的合理分布、电网的规划建设以及获取最大的社会效益和经济效应，并能为电网的安全、经济、可靠地运行提供最基本的保证。因此，在新的市场环境下，电力系统运营将变得更具竞争力，为了有效地运行电力系统，必须执行最佳规划，未来负荷预测的准确性变得至关重要。

电力系统负荷预测是根据电力负荷、经济、社会、气象等历史数据，探索电力负荷历史数据变化规律对未来负荷的影响，寻求电力负荷与各种因素之间的内在联系，从而对未来的电力负荷进行科学的预测。其中短期负荷预测一般是指预测未来几周、几天、几小时甚至更短时间的负荷情况，预测的重要目的在于为各类用户提供经济、可靠和高质量的电能，随时满足用户的负荷需求与负荷特性的要求。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究（设计）的基本内容和目标

电力负荷预测模型及优化算法研究与设计旨在通过前期对比各种不同预测方法，研究基于人工神经网络的电力负荷短期预测的模型建立及优化算法。

本次研究将结合目前我国电力市场的基本情况，对电力系统短期负荷预测方法进行概括描述，并且分析各自优缺点，进而掌握各种方法的应用现状和改进策略，着重研究基于人工神经网络的电力负荷短期预测。首先明确电力负荷预测的基础知识，对负荷预测的概念、分类、原理和特性的认识要清晰，理顺负荷预测的基本程序和步骤，注重系统优化和误差分析。特别是针对短期负荷预测要有更加深入的认识，注意区别短期负荷预测与其他类型负荷的不同。然后通过收集某地相关电网基本资料，对电网结构和用电量有大概了解，结合具体数据分析该地负荷类型、所占比重以及现阶段电力市场发展状况，着重分析某段时间负荷数据得出对应日负荷曲线特性，从而对接下来的短期负荷预测模型的建立提供数据和具体要求。

接下来认识人工神经网络的基本原理和特性，对比各种不同神经网络，选取合适网络模型，选择输入输出神经元数量、隐藏层的数量和隐藏层神经元的数量等相关数据，建立负荷预测模型。结合模型分析所得结果，分析负荷预测误差，进一步校正优化模型。

3. 研究计划与安排

第1-2周：完成开题报告和文献翻译，完成开题答辩；

第3-4周：熟悉掌握电力负荷预测的基本理论，以及相关的研究方法；

第5-6周：搜集某地电力负荷相关资料，进行数据分析，确定其对电力负荷短期预测的要求；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 吕婵. 基于bp神经网络的短期负荷预测[d].华中科技大学, 2007.

[2] 康重庆，夏清,刘梅.电力负荷预测 （第二版）[m].中国电力出版社，2017.

[3] 汤涌.电力负荷的数学模型与建模技术[m].科学出版社，2012.