电力负荷预测技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力

作者:牛东晓

出品人:

页数:232

译者:

出版时间:1998-10

价格:17.00元

装帧:

isbn号码:9787801258953

丛书系列:

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• 负荷预测
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《智能电网中的负荷预测：理论、方法与实践》 本书深入探讨了智能电网背景下电力负荷预测的关键技术，为理解和应用负荷预测在提升电网效率、保障供电可靠性以及促进可再生能源整合方面提供了全面指导。 第一部分：负荷预测的基础理论与发展历程 本部分首先追溯了电力负荷预测的起源与发展，从传统的统计学方法，如时间序列分析（ARIMA、SARIMA等），到更现代的机器学习算法，详细阐述了它们在负荷预测中的优势与局限。重点介绍了负荷预测在电力系统运行中的基础性作用，包括发电调度、机组经济运行、电网规划、输配电容量评估以及市场交易等。同时，剖析了影响电力负荷的关键因素，如天气条件（温度、湿度、风速、日照等）、经济活动（GDP、工业产值、居民消费等）、社会因素（节假日、特殊事件等）以及政策法规的变化。 第二部分：先进的负荷预测模型与算法 本部分将聚焦于当前主流和前沿的负荷预测技术。我们将详细介绍： 时间序列模型： 除了经典的ARIMA模型，还将涵盖 Holt-Winters指数平滑法、Prophet等更适应季节性和节假日效应的模型。 机器学习模型： 回归模型： 线性回归、多项式回归，以及更复杂的岭回归、Lasso回归等，探讨其在特征工程和模型正则化方面的应用。 集成学习模型： 随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines, 如XGBoost, LightGBM）等，分析它们如何通过组合多个弱学习器来提升预测精度和鲁棒性。 支持向量机（SVM）： 介绍其在非线性回归问题中的应用，以及核函数的选择策略。 神经网络模型： 多层感知机（MLP）： 作为基础的深度学习模型，讲解其结构与训练过程。 循环神经网络（RNN）： 特别关注其在处理序列数据上的优势，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失/爆炸问题，适用于捕捉长期依赖关系。 卷积神经网络（CNN）： 探讨其在提取局部特征方面的潜力，尤其是在结合地理空间信息或多维数据时。 Transformer模型： 介绍其在并行化处理和注意力机制方面的突破，以及在处理长序列预测任务中的强大能力。 混合模型与集成策略： 探讨如何结合不同模型的优点，例如将时间序列模型与机器学习模型相结合，或者采用堆叠（Stacking）、投票（Voting）等集成方法来进一步提升预测性能。 第三部分：负荷预测的特征工程与数据处理 精准的负荷预测离不开高质量的数据和有效的特征工程。本部分将深入探讨： 数据收集与预处理： 涵盖从SCADA系统、AMI（高级计量基础设施）、气象站点、社交媒体等多种来源收集负荷数据、气象数据、经济数据等。介绍数据清洗、缺失值处理（插值、删除、模型预测填充）、异常值检测与处理（基于统计、基于模型）等关键步骤。 特征工程： 时间相关特征： 年、月、日、星期几、小时、节假日标志、季节标志、是否工作日等。 气象特征： 温度、湿度、风速、风向、降水量、日照强度、云量等，以及它们的滞后特征、滚动平均值、变化率等。 经济与社会特征： GDP、工业生产指数、居民消费价格指数、人口密度、重大事件（如体育赛事、演唱会）等。 负荷本身的特征： 滞后负荷值（如前一天同一时刻的负荷、前一周同一时刻的负荷）、负荷变化率、负荷波动度等。 可再生能源接入特征： 太阳能和风力发电的出力预测值，及其对负荷预测的影响。 特征选择与降维： 介绍过滤法（Correlation Coefficient, Mutual Information）、包裹法（Recursive Feature Elimination）、嵌入法（Lasso CV）以及主成分分析（PCA）等技术，以减少模型复杂度，提高训练效率和泛化能力。 第四部分：负荷预测在智能电网中的应用 本部分将结合实际案例，阐述负荷预测在智能电网运行中的具体应用价值： 发电计划与调度优化： 如何利用短期和超短期负荷预测结果，优化发电机组的启停、出力调整，实现经济运行和污染物减排。 电网运行与可靠性保障： 输配电容量管理： 预测负荷峰谷，提前规划和调度输配电设备，避免过载。 事故预警与应急响应： 结合预测结果，分析潜在的负荷波动风险，制定应对策略。 电压与频率稳定控制： 负荷预测为动态调整无功补偿、调频调相机等设备提供依据。 可再生能源（风电、光伏）的整合： 平滑波动： 预测可再生能源发电的波动性，通过负荷侧灵活响应来弥补。 能量存储优化： 结合负荷预测和可再生能源发电预测，优化储能系统的充放电策略。 电网稳定运行： 确保电网在大量可再生能源接入情况下的稳定。 需求侧响应（Demand-Side Response, DSR）： 负荷预测驱动的DSR： 基于准确的负荷预测，识别可调度的负荷资源，有效引导用户削峰填谷。 响应效果评估： 利用预测作为基线，评估DSR的实际削减或转移的负荷量。 电力市场交易： 现货市场定价： 负荷预测是市场主体参与日前、日内电能量和辅助服务市场的重要输入。 风险管理： 交易商利用预测进行套期保值和风险规避。 电动汽车（EV）充电管理： 充电负荷预测： 预测电动汽车的充电需求，以避免对电网造成过大冲击。 智能充电调度： 结合负荷预测，实现电动汽车的有序、低成本充电。 第五部分：负荷预测的评估指标与模型性能优化 本部分将介绍用于衡量负荷预测模型性能的常用指标，并探讨模型性能的进一步提升方法： 常用评估指标： 平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、对称平均绝对百分比误差（sMAPE）、R²得分等，并解释它们的计算方法和适用场景。 模型性能优化策略： 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等。 模型验证方法： 交叉验证（K-fold Cross-Validation）、时间序列交叉验证。 实时在线学习： 探讨模型如何在运行中不断适应数据分布的变化。 误差分析与模型改进： 通过对模型预测误差的分析，找出模型不足之处，并针对性地进行改进，例如增加新的特征、调整模型结构或集成策略。 第六部分：面向未来的负荷预测技术趋势 本部分展望了电力负荷预测领域的未来发展方向： 深度学习与强化学习的融合： 探讨如何利用强化学习来优化负荷预测模型本身的训练过程，或者结合负荷预测来驱动更复杂的电网优化决策。 联邦学习与隐私保护： 在保护用户数据隐私的前提下，实现多地区、多实体间的负荷预测模型协同训练。 边缘计算与实时预测： 将部分预测模型部署到分布式边缘节点，实现更快速、更实时的预测响应。 不确定性量化： 除了点预测，研究概率预测和区间预测，以更好地量化预测的不确定性，为风险管理提供支持。 结合大数据与物联网（IoT）： 充分利用海量的物联网设备数据，构建更精细化、更动态的负荷预测模型。 多能源系统耦合预测： 考虑电力、热力、燃气等多种能源系统的相互影响，进行综合的负荷预测。 本书旨在为电力系统研究人员、工程师、数据科学家以及相关领域的学生提供一套系统、实用的负荷预测知识体系，帮助他们应对智能电网发展带来的挑战，推动电力系统的智能化、高效化和可持续发展。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的配色大胆而又不失专业感，那种深邃的蓝色调配上跳跃的橙色线条，仿佛能瞬间抓住你的注意力。内页的纸张质感也相当不错，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于技术类书籍来说至关重要。印刷清晰度毋庸置疑，图表和公式的排版布局非常考究，即便是复杂的数学模型，也能通过清晰的图示和规范的字体得到很好的呈现。我特别欣赏作者在章节过渡部分所做的细微处理，比如每章开头的引言，它们不仅仅是内容的简单介绍，更像是一种情境的铺垫，引导读者自然而然地进入下一个技术深水区。这种对细节的关注，体现了出版团队的专业水准，也极大地提升了整体的阅读体验，让人感觉捧着的不是一本冰冷的技术手册，而是一件精心打磨的艺术品。

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这本书的叙事风格有一种独特的“老专家带徒弟”的亲切感。它没有采用那种高高在上的说教口吻，反而像是一位经验丰富的前辈，在你走过弯路时，会耐心地停下来，为你指出一条更平坦的捷径。在讲解复杂概念时，作者总是习惯性地回顾历史背景，阐述某个技术是如何一步步发展演变而来的，这种历史的纵深感，让技术不再是孤立的知识点，而是有了脉络和温度。我尤其欣赏书中关于“不确定性管理”章节的论述，它没有将预测结果视为一个确定的数值，而是引导我们去理解和量化其背后的风险，这对于提升决策的稳健性，具有不可替代的指导意义。读完后，我感觉自己对整个电力负荷系统的理解深度上了一个台阶。

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坦白说，初翻此书时，我内心是略带忐忑的，毕竟“技术及其应用”这类主题往往意味着艰深的理论和晦涩的术语。然而，作者在内容组织上的匠心独运，迅速打消了我的顾虑。书中对核心算法的阐述，并非采用那种教科书式的、堆砌公式的做法，而是巧妙地穿插了大量的实际案例分析。这些案例的选取非常贴合电力行业的痛点，从小型区域电网的负荷波动到大型工业园区的峰谷管理，覆盖面极广。更难得的是，作者似乎深谙“授人以渔”的道理，每介绍完一个模型，都会紧接着剖析其在不同环境下的适用边界和局限性，这种批判性的视角，远超出了普通教材的范畴。它促使我不断地思考，而不是被动接受，这对于提升实践操作的灵活性是极其宝贵的财富。

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我是在一个相对紧张的项目周期内接触到这本书的，当时急需快速掌握一套行之有效的分析工具来应对突发的负荷预测偏差。这本书的索引和目录结构设计得极其人性化。当我需要查阅特定时间序列分解方法时，只需扫一眼目录，就能精准定位到相关章节，查找效率极高。更让我惊喜的是，书中附带的附录部分，收录了大量经过验证的Python代码片段和数据预处理脚本。这简直是为像我这样需要在实际工作中立即投入战斗的工程师准备的“弹药库”。这些代码不仅注释详尽，而且逻辑清晰，我只做了极少的修改，就成功地将其集成到了我们现有的调度系统中，极大地缩短了从理论学习到实际部署的时间间隔，效率提升是实实在在的。

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从学术价值的角度来看，这本书的创新性体现在它对前沿研究成果的整合与提炼上。它并非简单地罗列已有的技术，而是对不同流派的预测模型进行了深度的交叉对比和性能评估。例如，书中对基于深度学习的RNN/LSTM模型与传统统计模型（如ARIMA、指数平滑法）在处理长期趋势和短期尖峰负荷时的表现差异，进行了近乎偏执的量化分析。这种细致入微的对比，帮助读者建立起一个多维度的评估框架，避免了盲目追求“最新”技术的误区。作者的论述逻辑严密，数据支撑充分，让读者在理解各种模型优劣的同时，也建立起了一套独立判断和选择工具的科学思维模式，这是任何一本纯粹的技术手册都难以企及的高度。

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