电力负荷预测研究文献综述
电力负荷预测是指利用先进的计算机技术、数学模型和统计方法，对未来一段时间内的电力总负荷进行预测和规划。

电力负荷预测的准
确性直接影响到电力市场的稳定与发展，因此，对于电力负荷预测的
研究也日益引起人们的关注。

一、电力负荷预测的背景和意义
电力是维持现代社会正常运转的重要资源，而电力负荷预测则是
保证电力供需平衡、维持电力市场稳定的关键。

电力负荷预测除了对
电力市场有着深远的影响外，还可在政府、企业和居民之间协调用电、降低用电峰谷差距、提高电网供电效率等方面减轻压力。

二、电力负荷预测研究现状
近年来，国内外学者在电力负荷预测方面进行了大量的研究，主
要在以下四个方面：
1. 基于时间序列分析的电力负荷预测
时间序列分析是一种基于时间序列数据的统计学方法，已被广泛
应用于电力负荷预测。

这种方法可以分为平稳性分析、自回归模型、
移动平均模型、ARIMA模型、GARCH模型等多个分支。

2. 基于人工神经网络的电力负荷预测
人工神经网络是一种模仿人类神经系统建立的无监督神经网络模型，已被成功应用于电力负荷预测。

该模型可以进行非线性建模，模
拟各种非线性因素对电力负荷的影响。

3. 基于物理模型的电力负荷预测
物理模型是一种以电力系统的基本物理特性为基础的模型，主要
包括负载特性、发电机特性和输电线路特性三个方面，目的是利用物
理规律来对电力负荷进行预测。

4. 基于智能优化算法的电力负荷预测
智能优化算法是一种基于进化计算理论、人工智能(AI)和机器学
习等多学科知识的新型算法。

目前，包括遗传算法、模拟退火、粒子
群算法等多种智能算法已被应用于电力负荷预测中。

三、电力负荷预测存在的问题和展望
目前，电力负荷预测模型仍存在一些问题，包括模型的结构和参数设计、样本数据质量和数量、监控参数及变量设计等方面的不足。

针对这些问题，未来的研究主要可从大数据处理、机器学习、深度学习、人工智能等方面入手，精确的电力负荷预测模型将成为未来电力市场具有竞争力的关键。

综上所述，电力负荷预测在我国的能源体系中具有重要的地位和作用。

伴随着技术的进步和需求的不断增加，未来电力负荷预测的研究趋势必将朝着更加精准、高效和智能化的方向发展。