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，特别是着重分析了做好负荷预测工作的理念和各种理论与方法的应用方式。全书分为3篇。

本书可供电力规划、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。

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，特别是着重分析了做好负荷预测工作的理念和各种理论与方法的应用方式。全书分为3篇：第1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、负荷分析和预测效果评价方法；第2篇的核心是中长期负荷预测，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和方法，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3篇为短期负荷预测，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分析及相应的预测方法，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。

本书可供电力规划、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。

前言

本书的编排体系

第1篇 负荷预测总论

第l章 负荷预测的基本原理和理念

 1．1什么是预测

 1．2什么是负荷预测

 1．3负荷预测的基本原则和要求

 1．4负荷预测的内容及其分类

 1．5负荷预测的步骤

 1．6负荷预测问题的抽象化表述

 1．7负荷预测应遵循的理念

 1．8负荷预测的研究动向

 1．9对我国预测工作的建议

第2章 数学基础及共性预测方法

 2．1负荷预测中数学理论的应用

 2．2常用优化方法

 2．3最小二乘法

 2．4回归分析法

 2．5预测中常用的其他理论与技术

第3章 负荷分析与预测

 3．1短期负荷分析及预测

 3．2短期预测中负荷的规律性与稳定度分析

 3．3中长期负荷预测的问题描述

 3．4中长期负荷预测中的负荷分析

第4章 预测效果的分析与评价

 4．1线性回归的分析与检验

 4．2一般预测结果的分析与评价

 4．3合理选择预测模型的准则

 4．4我国调度部门关于预测效果的评价与考核

第1篇参考文献

第2篇 中长期负荷预测

第5章 基于时序趋势外推的基本预测方法

 5．1动平均法

 5．2指数平滑法

 5．3增长速度法

 5．4灰色预测

 5．5马尔可夫预测法

 5．6灰色马尔可夫预测法

 5．7生长曲线法

 5．8应用实例

第6章 时序趋势外推预测方法的扩展策略

 6．1扩展问题概述

 6．2提高预测模型适应性的策略

 6．3模型参数的非线性估计方法

 6．4非连续历史序列的处理

 6．5“近大远小”原则的处理策略

 6．6历史序列中的不良数据辨识

 6．7扩展策略的应用实例

第7章 中长期负荷相关分析与预测

 7．1年度全社会用电量与相关因素的关系

 7．2 中长期负荷预测中考虑单相关因素的预测方法

 7．3中长期负荷预测中考虑多相关因素的预测方法

第8章 中长期负荷预测中的不确定性分析

 8．1背景

 8．2不确定性电力需求分析基本思想

 8．3对传统高中低发展速度判别方法的剖析

 8．4单一预测量的概率分布模型

 8．5多预测量的联合概率分布

第9章 中长期预测中多模型的筛选与综合

 9．1概述

 9．2综合预测的概念

 9．3综合最优拟合模型

 9．4综合次优拟合模型

 9．5“近大远小”原则下的综合模型

 9．6综合最优预测模型

 9．7综合预测模型的进一步分析

 9．8预测决策与模型筛选

第10章 年度预测的理论与方法

 10．1年度预测的分析

 10．2时序负荷曲线的两步建模预测法

 10．3负荷持续曲线的神经网络模型

第11章 月度预测的理论与方法

 11．1月度预测的特点分析

 11．2现有月度预测方法的剖析

 11．3体现月度量变化特征的预测方法

 11．4 1月和2月负荷预测的特殊问题

第12章 中长期负荷预测系统

 12．1中长期负荷预测系统的研究过程

 12．2户长期负荷预测系统的研究思路

 12．3系统体系结构

 12．4系统核心功能设计

 12．5规划／计划类功能设计

 12．6用电／营销类功能设计

第2篇参考文献

第3篇 短期负荷预测

第13章 基于时序分析的正常日预测

 13．1基于同类型日思想的正常日预测的整体描述

 13．2基于同类型日思想的正常日负荷预测基本方法

 13．3基于同类型日思想的正常日新息预测方法

 13．4基于时段相似性原理的简单推理法

 13．5时问序列预测法

 13．6频域分量预测法

 13．7基于小波分析的预测方法

 13．8基于混沌理论的预测方法

第14章 气象因素对短期负荷的影响分析

 14．1短期预测中气象因素分析与处理的总体理念

 14．2从供应侧和需求侧分析气象因素的影响

 14．3气象因素直接作用于短期负荷的规律分析

 14．4短期负荷中考虑累积效应的气象特征选择

 14．5多个气象因素形成的综合气象指数对短期负荷的影响

 14．6综合气象指数对短期负荷的累计效应

第15章 直接考虑相关因素的短期负荷预测方法

 15．1气象校正法

 15．2考虑日特征气象因素的人工神经网络法

 15．3基于日特征气象因素的支持向量机预测方法

 15．4基于实时气象因素的短期负荷预测方法

第16章 日特征相关因素的规范化处理策略与预测方法

 16．1各日相关因素的衡量方法

 16．2映射函数与映射数据库

 16．3基于映射数据库的短期预测的规范化描述

 16．4映射数据库自适应训练算法——摄动法

 16．5映射数据库自适应训练算法——遗传算法

 16．6基于映射数据库的正常日预测新方法

第17章 预测误差分布特性统计分析与概率性短期负荷预测

 17．1问题的提出

 17．2总体思路

 17．3预测误差分布特性的统计方法

 17．4误差分布统计规律的有效性检验

 17．5概率性负荷预测

 17．6实例分析

第18章 短期负荷预测的综合模型

 18．1短期负荷预测综合模型的特点分析

 18．2全天统一权重的综合预测模型

 18．3分时段变权重的综合预测模型

 18．4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

 18．5短期负荷预测综合模型的讨论

 18．6应用举例

第19章 其他短期预测问题及其预测方法

 19．1节假日负荷预测方法

 19．2超短期负荷预测

 19．3扩展短期负荷预测

 19．4连续多日负荷曲线预测

 19．5母线负荷预测

第20章 短期／超短期负荷预测系统

 20．1研究背景

 20．2研究思路与关键技术

 20．3短期负荷预测功能

 20．4超短期负荷预测功能

 20．5主要的管理与分析功能

第3篇参考文献