毕业论文课题相关文献综述
1.课题背景及意义 电力系统的任务是给用户不间断地提供电能，满足各类负荷的需要。
负荷预测是在考虑各种影响的条件下，利用一套系统地处理过去和未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求的条件下，确定未来某特定时刻的负荷值。
负荷预测按时间期限进行分类，通常分为长期、中期、短期、超短期负荷预测。
电力系统负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，对于电力系统控制、运行和计划的意义非常重要。
负荷预测的结果对于机组启停的安排及新的发电机的安装，对于电网的增容和改建，对于旋转备用容量大小的安排、检修计划安排的合理性、发电成本及经济效益都有重要影响。
未来时刻的电力系统调度安排取决于负荷预测的结果，因此其预测的准确性直接影响调度的结果，进一步对电力系统的安全运行及经济性带来重要影响。
电力负荷预测水平成为衡量一个电力企业的管理是否走向现代化的标志之一，尤其在电力事业高度发展的今天，用电管理走向市场，电力负荷预测问题的解决也成为我们面临的艰巨而重要的任务。
2.国内外研究现状 从二十世纪六十年代开始,世界经济快速发展的国家的电力需求也在不断增长，电力负荷预测也随之慢慢被人们重视起来。
最初的电力负荷预测大部分仅仅是依靠人工主观的经验来进行预测，后来随着数学理论的不断发展和计算机科学是依靠人工主观的经验来进行预测，后来随着数学理论的不断发展和计算机科学技术的兴起，人们逐渐开始采用各种数学理论结合计算机技术来进行负荷预测比如常见的时间序列法、回归分析法等都是从经济领域借用过来的，而到了上个世纪 90 年代，负荷预测专家人员开始采用一些新的方法[][1]，比如：数学模型法，统计学方法。
后来由于人工智能以及数据挖掘技术的兴起，人们意识到采用普通的线性模型是不能完全解决负荷预测的，因为负荷变化受到各种因素的影响，这些因素带来的影响往往是非线性的，于是乎，基于人工智能的神经网络负荷预测方法、小波分析、数据挖掘技术等先进理论被引入到负荷预测领域。
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