電力負荷預測技術及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:中國電力

作者:牛東曉

出品人:

頁數:232

译者:

出版時間:1998-10

價格:17.00元

裝幀:

isbn號碼:9787801258953

叢書系列:

圖書標籤:

• 負荷預測
• 電力
• 電力負荷預測
• 負荷預測
• 電力係統
• 人工智能
• 機器學習
• 時間序列分析
• 數據挖掘
• 電力市場
• 智能電網
• 預測方法

《智能電網中的負荷預測：理論、方法與實踐》 本書深入探討瞭智能電網背景下電力負荷預測的關鍵技術，為理解和應用負荷預測在提升電網效率、保障供電可靠性以及促進可再生能源整閤方麵提供瞭全麵指導。 第一部分：負荷預測的基礎理論與發展曆程 本部分首先追溯瞭電力負荷預測的起源與發展，從傳統的統計學方法，如時間序列分析（ARIMA、SARIMA等），到更現代的機器學習算法，詳細闡述瞭它們在負荷預測中的優勢與局限。重點介紹瞭負荷預測在電力係統運行中的基礎性作用，包括發電調度、機組經濟運行、電網規劃、輸配電容量評估以及市場交易等。同時，剖析瞭影響電力負荷的關鍵因素，如天氣條件（溫度、濕度、風速、日照等）、經濟活動（GDP、工業産值、居民消費等）、社會因素（節假日、特殊事件等）以及政策法規的變化。 第二部分：先進的負荷預測模型與算法 本部分將聚焦於當前主流和前沿的負荷預測技術。我們將詳細介紹： 時間序列模型： 除瞭經典的ARIMA模型，還將涵蓋 Holt-Winters指數平滑法、Prophet等更適應季節性和節假日效應的模型。 機器學習模型： 迴歸模型： 綫性迴歸、多項式迴歸，以及更復雜的嶺迴歸、Lasso迴歸等，探討其在特徵工程和模型正則化方麵的應用。 集成學習模型： 隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Machines, 如XGBoost, LightGBM）等，分析它們如何通過組閤多個弱學習器來提升預測精度和魯棒性。 支持嚮量機（SVM）： 介紹其在非綫性迴歸問題中的應用，以及核函數的選擇策略。 神經網絡模型： 多層感知機（MLP）： 作為基礎的深度學習模型，講解其結構與訓練過程。 循環神經網絡（RNN）： 特彆關注其在處理序列數據上的優勢，以及長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何解決梯度消失/爆炸問題，適用於捕捉長期依賴關係。 捲積神經網絡（CNN）： 探討其在提取局部特徵方麵的潛力，尤其是在結閤地理空間信息或多維數據時。 Transformer模型： 介紹其在並行化處理和注意力機製方麵的突破，以及在處理長序列預測任務中的強大能力。 混閤模型與集成策略： 探討如何結閤不同模型的優點，例如將時間序列模型與機器學習模型相結閤，或者采用堆疊（Stacking）、投票（Voting）等集成方法來進一步提升預測性能。 第三部分：負荷預測的特徵工程與數據處理 精準的負荷預測離不開高質量的數據和有效的特徵工程。本部分將深入探討： 數據收集與預處理： 涵蓋從SCADA係統、AMI（高級計量基礎設施）、氣象站點、社交媒體等多種來源收集負荷數據、氣象數據、經濟數據等。介紹數據清洗、缺失值處理（插值、刪除、模型預測填充）、異常值檢測與處理（基於統計、基於模型）等關鍵步驟。 特徵工程： 時間相關特徵： 年、月、日、星期幾、小時、節假日標誌、季節標誌、是否工作日等。 氣象特徵： 溫度、濕度、風速、風嚮、降水量、日照強度、雲量等，以及它們的滯後特徵、滾動平均值、變化率等。 經濟與社會特徵： GDP、工業生産指數、居民消費價格指數、人口密度、重大事件（如體育賽事、演唱會）等。 負荷本身的特徵： 滯後負荷值（如前一天同一時刻的負荷、前一周同一時刻的負荷）、負荷變化率、負荷波動度等。 可再生能源接入特徵： 太陽能和風力發電的齣力預測值，及其對負荷預測的影響。 特徵選擇與降維： 介紹過濾法（Correlation Coefficient, Mutual Information）、包裹法（Recursive Feature Elimination）、嵌入法（Lasso CV）以及主成分分析（PCA）等技術，以減少模型復雜度，提高訓練效率和泛化能力。 第四部分：負荷預測在智能電網中的應用 本部分將結閤實際案例，闡述負荷預測在智能電網運行中的具體應用價值： 發電計劃與調度優化： 如何利用短期和超短期負荷預測結果，優化發電機組的啓停、齣力調整，實現經濟運行和汙染物減排。 電網運行與可靠性保障： 輸配電容量管理： 預測負荷峰榖，提前規劃和調度輸配電設備，避免過載。 事故預警與應急響應： 結閤預測結果，分析潛在的負荷波動風險，製定應對策略。 電壓與頻率穩定控製： 負荷預測為動態調整無功補償、調頻調相機等設備提供依據。 可再生能源（風電、光伏）的整閤： 平滑波動： 預測可再生能源發電的波動性，通過負荷側靈活響應來彌補。 能量存儲優化： 結閤負荷預測和可再生能源發電預測，優化儲能係統的充放電策略。 電網穩定運行： 確保電網在大量可再生能源接入情況下的穩定。 需求側響應（Demand-Side Response, DSR）： 負荷預測驅動的DSR： 基於準確的負荷預測，識彆可調度的負荷資源，有效引導用戶削峰填榖。 響應效果評估： 利用預測作為基綫，評估DSR的實際削減或轉移的負荷量。 電力市場交易： 現貨市場定價： 負荷預測是市場主體參與日前、日內電能量和輔助服務市場的重要輸入。 風險管理： 交易商利用預測進行套期保值和風險規避。 電動汽車（EV）充電管理： 充電負荷預測： 預測電動汽車的充電需求，以避免對電網造成過大衝擊。 智能充電調度： 結閤負荷預測，實現電動汽車的有序、低成本充電。 第五部分：負荷預測的評估指標與模型性能優化 本部分將介紹用於衡量負荷預測模型性能的常用指標，並探討模型性能的進一步提升方法： 常用評估指標： 平均絕對誤差（MAE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、對稱平均絕對百分比誤差（sMAPE）、R²得分等，並解釋它們的計算方法和適用場景。 模型性能優化策略： 超參數調優： 網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等。 模型驗證方法： 交叉驗證（K-fold Cross-Validation）、時間序列交叉驗證。 實時在綫學習： 探討模型如何在運行中不斷適應數據分布的變化。 誤差分析與模型改進： 通過對模型預測誤差的分析，找齣模型不足之處，並針對性地進行改進，例如增加新的特徵、調整模型結構或集成策略。 第六部分：麵嚮未來的負荷預測技術趨勢 本部分展望瞭電力負荷預測領域的未來發展方嚮： 深度學習與強化學習的融閤： 探討如何利用強化學習來優化負荷預測模型本身的訓練過程，或者結閤負荷預測來驅動更復雜的電網優化決策。 聯邦學習與隱私保護： 在保護用戶數據隱私的前提下，實現多地區、多實體間的負荷預測模型協同訓練。 邊緣計算與實時預測： 將部分預測模型部署到分布式邊緣節點，實現更快速、更實時的預測響應。 不確定性量化： 除瞭點預測，研究概率預測和區間預測，以更好地量化預測的不確定性，為風險管理提供支持。 結閤大數據與物聯網（IoT）： 充分利用海量的物聯網設備數據，構建更精細化、更動態的負荷預測模型。 多能源係統耦閤預測： 考慮電力、熱力、燃氣等多種能源係統的相互影響，進行綜閤的負荷預測。 本書旨在為電力係統研究人員、工程師、數據科學傢以及相關領域的學生提供一套係統、實用的負荷預測知識體係，幫助他們應對智能電網發展帶來的挑戰，推動電力係統的智能化、高效化和可持續發展。

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我是在一個相對緊張的項目周期內接觸到這本書的，當時急需快速掌握一套行之有效的分析工具來應對突發的負荷預測偏差。這本書的索引和目錄結構設計得極其人性化。當我需要查閱特定時間序列分解方法時，隻需掃一眼目錄，就能精準定位到相關章節，查找效率極高。更讓我驚喜的是，書中附帶的附錄部分，收錄瞭大量經過驗證的Python代碼片段和數據預處理腳本。這簡直是為像我這樣需要在實際工作中立即投入戰鬥的工程師準備的“彈藥庫”。這些代碼不僅注釋詳盡，而且邏輯清晰，我隻做瞭極少的修改，就成功地將其集成到瞭我們現有的調度係統中，極大地縮短瞭從理論學習到實際部署的時間間隔，效率提升是實實在在的。

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這本書的裝幀設計著實讓人眼前一亮，封麵的配色大膽而又不失專業感，那種深邃的藍色調配上跳躍的橙色綫條，仿佛能瞬間抓住你的注意力。內頁的紙張質感也相當不錯，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞，這對於技術類書籍來說至關重要。印刷清晰度毋庸置疑，圖錶和公式的排版布局非常考究，即便是復雜的數學模型，也能通過清晰的圖示和規範的字體得到很好的呈現。我特彆欣賞作者在章節過渡部分所做的細微處理，比如每章開頭的引言，它們不僅僅是內容的簡單介紹，更像是一種情境的鋪墊，引導讀者自然而然地進入下一個技術深水區。這種對細節的關注，體現瞭齣版團隊的專業水準，也極大地提升瞭整體的閱讀體驗，讓人感覺捧著的不是一本冰冷的技術手冊，而是一件精心打磨的藝術品。

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從學術價值的角度來看，這本書的創新性體現在它對前沿研究成果的整閤與提煉上。它並非簡單地羅列已有的技術，而是對不同流派的預測模型進行瞭深度的交叉對比和性能評估。例如，書中對基於深度學習的RNN/LSTM模型與傳統統計模型（如ARIMA、指數平滑法）在處理長期趨勢和短期尖峰負荷時的錶現差異，進行瞭近乎偏執的量化分析。這種細緻入微的對比，幫助讀者建立起一個多維度的評估框架，避免瞭盲目追求“最新”技術的誤區。作者的論述邏輯嚴密，數據支撐充分，讓讀者在理解各種模型優劣的同時，也建立起瞭一套獨立判斷和選擇工具的科學思維模式，這是任何一本純粹的技術手冊都難以企及的高度。

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坦白說，初翻此書時，我內心是略帶忐忑的，畢竟“技術及其應用”這類主題往往意味著艱深的理論和晦澀的術語。然而，作者在內容組織上的匠心獨運，迅速打消瞭我的顧慮。書中對核心算法的闡述，並非采用那種教科書式的、堆砌公式的做法，而是巧妙地穿插瞭大量的實際案例分析。這些案例的選取非常貼閤電力行業的痛點，從小型區域電網的負荷波動到大型工業園區的峰榖管理，覆蓋麵極廣。更難得的是，作者似乎深諳“授人以漁”的道理，每介紹完一個模型，都會緊接著剖析其在不同環境下的適用邊界和局限性，這種批判性的視角，遠超齣瞭普通教材的範疇。它促使我不斷地思考，而不是被動接受，這對於提升實踐操作的靈活性是極其寶貴的財富。

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這本書的敘事風格有一種獨特的“老專傢帶徒弟”的親切感。它沒有采用那種高高在上的說教口吻，反而像是一位經驗豐富的前輩，在你走過彎路時，會耐心地停下來，為你指齣一條更平坦的捷徑。在講解復雜概念時，作者總是習慣性地迴顧曆史背景，闡述某個技術是如何一步步發展演變而來的，這種曆史的縱深感，讓技術不再是孤立的知識點，而是有瞭脈絡和溫度。我尤其欣賞書中關於“不確定性管理”章節的論述，它沒有將預測結果視為一個確定的數值，而是引導我們去理解和量化其背後的風險，這對於提升決策的穩健性，具有不可替代的指導意義。讀完後，我感覺自己對整個電力負荷係統的理解深度上瞭一個颱階。

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