目录中文摘要 (1)英文摘要 (2)1引言 (3)1.1 负荷预测 (3)1.2 电力负荷预测常用方法 (4)1.3负荷预测的研究现状及发展 (5)1.4毕业设计主要工作 (6)2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (7)2.1 指数平滑法 (7)2.2基于指数平滑法的短期负荷预测模型 (10)3短期负荷预测的软件实现 (11)3.1 C语言简介 (11)3.2短期负荷预测软件实现 (12)4负荷预测结果分析 (17)4.1 原始数据处理 (17)4.2 输入变量 (18)4.3 一次指数平滑法负荷预测 (19)4.4 二次指数平滑法负荷预测 (21)4.5 负荷预测比较分析 (25)5结论 (29)5.1 结论 (29)5.2 展望 (29)谢辞 (31)参考文献 (32)附录一程序代码 (33)基于指数平滑法的短期负荷预测摘要：负荷预测是电力系统领域的一个传统研究问题，随着我国电力事业的发展，电网的管理日趋现代化，电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意。
指数平滑法是一种简单常用的负荷预测方法，他能用较少的原始数据，对未来的负荷情况进行预测。
本文将使用这种方法进行短期负荷预测。
选取某地某年全年每小时的负荷数据作为可参加运算的数据，用选择的方式，对以小时为单位或者以一整天为单位的负荷进行预测，最后输出结果，计算误差及误差率。
并用C语言程序设计对其进行实现。
本设计以探究输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响，选用适当的数据，改变各个输入变量（平滑常数a，参与计算的数据量t等）得到具体的结果，通过对结果的分析，得到这些输入变量对一、二次指数平滑法负荷预测的影响。
关键词：短期负荷预测；一次指数平滑法；二次指数平滑法；C语言；输入变量的影响。
Based on Exponential Smoothing Short-term Load ForecastingAbstract:The field of power system load forecasting is a traditional research problem, as China's power industry development, the management of anincreasingly modern power grid, power system, the problem of loadforecasting are increasingly attracting attention.Exponential smoothing method is a simple, common load forecastingmethod, he can use less of the original data, to predict the future loadconditions. This article will use this method for short-term loadforecasting. Select the year, somewhere, the hourly load data as the datamay participate in operations, with the choice of method of in hours or in aday's load forecast for the unit, the final output, error and error ratecalculation . And use C language programming to achieve them. Toexplore the design of the input variables on the first and second loadforecasting exponential smoothing effect, choose the appropriate data,changing the various input variables (smoothing constant a, t the amountof data involved in the calculation, etc.) are concrete results, through theresults analysis, these input variables on the first and second loadforecasting exponential smoothing effect.Keywords:Short-term Load Forecasting; An Exponential Smoothing; Double Exponential Smoothing Method; C Language;Input Variables.1引言电力负荷预测是电力系统规划决策、经济运行的前提和基础，电力负荷的准确预测对电力系统的经济运行和国民经济的发展具有重要意义。
由于电能难以大量储存的特点，导致了在供电过程中，电能的生产和消费必须时刻达到平衡：电能过量，会导致电网安全稳定性的降低；而电能不足，又会影响社会正常生产和生活。
所以电力负荷的准确预测，对国民经济，国家发展等问题上至关重要。
电力系统负荷预测问题的研究也越来越引起人们的注意，现在已经成为了现代电力系统运行研究中的重要课题之一[1]。
1.1 负荷预测1.1.1负荷预测在研究电力负荷预测之前，我们有必要了解一下电力负荷的含义。
电力负荷是指电力需求量或用电量，即能量的时间变化率，也可以说是发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。
电力负荷经常变化，可按小时、天、周、月、年等时段变化，同时负荷又是以天为单位不断起伏的，具有较大的周期性，负荷变化的过程是连续的，一般不会出现大的突变，但电力负荷对季节、温度、天气等较为敏感的，不同的季节，不同地区不同的气候，以及温度的变化都会对负荷造成一定的影响。
这是电力负荷的最重要特点。
而负荷预测是根据系统的运行特性、增容决策、自然条件与社会影响等诸多因数，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数据，其中负荷是指电力需求量（功率）或用电量；负荷预测是电力系统经济调度中的一项重要内容，是能量管理系统(EMS)的一个重要模块，对电力系统安全经济运行和国名经济发展具有重要意义[2]1.1.2电力负荷预测的分类根据对电力负荷进行预测的目的不同，我们可将其分为四类即：超短期、短期、中期和长期预测。
①超短期负荷预测。
用于对未来一小时以内的负荷进行预测，在安全监视状态下，需要5至10秒或1至5分钟的预测值，当紧急状态处理和预防性控制的情况下需要10分钟至1小时的预测值。
②中期负荷预测。
指一个月到一年的负荷预测，主要用于确定机组运行方式和设备的大规模修理计划等情况。
③长期负荷预测。
主要指未来3至5年甚至更长时间内的负荷预测，用于电网规划部门根据国民经济的发展和对电力负荷的需求，所作的电网改造和扩建工作的远景规划。
对中、长期负荷预测，要特别研究国民经济发展、国家政策等的影响。
④短期负荷预测。
指日负荷预测和周负荷预测，分别用于安排日调度计划和周调度计划，包括确定水火电协调、机组起停、联络线交换功率、负荷经济分配、水库调度和设备检修等，对短期预测，需充分研究电网负荷变化规律，分析负荷变化相关因子，特别是天气因素、日类型等和短期负荷变化的关系。
短期负荷预测作为电力市场中的一项经济信息，是各级电力市场的重要组成部分，对于建立电量计费系统、实行峰谷分时电价和建立模拟电力市场等均有深刻影响。
随着我国电力市场的进一步发展，短期负荷预测在电力系统的经济运行方面的影响会愈来愈明显，主要表现在：对实时电价制定的影响、对用户用电情况的影响、对转运业务的影响、对合同电量分配的影响、对系统充裕性评估的影响。
1.2 电力负荷预测常用方法负荷预测的方法发展到现在，虽然已经积累了不少的经验,但是由于电力系统的负荷要受到诸多因素的影响（负荷的构成，负荷与时间的关系，负荷的随机波动以及气象变化的影响）迄今为止还没有开发出一种适合用于不同地区的通用的方法，因此负荷预测的方法也是多样性的。
目前实际运用中使用的负荷预测方法主要有回归分析法、移动平均法、二次指数平滑法、动态分析预测法、灰色模型预测法、组合预测法、回归分析法、卡尔曼滤波法、专家系统法、人工神经网络法、模糊推理与模糊控制理论方法等。
本文从以上算法中选取了适合于短期负荷预测的一次、二次指数平滑法预测，对他们的算法给予了透彻的分析研究，结合实验数据作出比较。
在本章节，我们简单介绍一下几种常见的负荷预测方法。
①回归分析法。
回归预测属于相关法预测，它通过建立某些解释变量与负荷之间的因果关系获得负荷预测，是研究变量与变量之间的一种数学方法。
其表达式如下：()0()1i n t it i y a b x ==+⋅∑ 1,2,...,i n = （1-1）其中1()x t 为t 时刻影响负荷变化的因素变量的取值，01,,...,n a b b 为回归系数。
回归分析法的特点是：(1)原理、结构简单；(2)预测速度快；(3)外推特性好，对于历史上未出现过的情况有较好的预测值。
②灰色系统预测法。
灰色数学理论是把负荷序列看作真实的系统输出，它是众多影响因子的综合作用结果。
灰色预测法要求历史数据少，运算方便且易于检验，但与其他方法相比也具有一定的局限性：数据灰度越大，则预测精度越差，并且其微分方程指数解比较适合于具有指数增长趋势的负荷指标，对于具有其他趋势的指标则有时拟合灰度较大，精度难以提高。
③神经网络理论。
神经网络理论是利用神经网络的学习功能，让计算机学习包含在历史负荷数据中的映射关系，再利用这种映射关系预测未来负荷。
该方法具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此有很大的应用市场，但其缺点是学习收敛速度慢，可能收敛到局部最小点；并且知识表达困难，难以充分利用调度人员经验中存在的模糊知识。
④模糊负荷预测。
模糊控制是在所采用的控制方法上应用了模糊数学理论，使其进行确定性的工作，对一些无法构造数学模型的被控过程进行有效控制。
模糊负荷预测的缺点是模型精度不高，训练时间太长。
此种方法的模型物理意义明显，精度高，收敛快，属于改进型算法。
⑤指数平滑法。
在后面的章节中将详细介绍。
1.3 负荷预测的研究现状及发展日负荷预测是电力负荷预测中的重要一环，是调度中心制订发电计划及发电厂报价的依据，可以为发电计划程序、离线网络分析和合理的调度安排提供数据，而其准确率的高低直接决定了电力系统运行的安全性和经济性，对电力系统的运行、控制和生产计划都有着非常重要的影响。