[拼音]：rifuhe quxian

[外文]：daily load curve forecasting

对下一日24小时电力负荷的预报。它是电力系统调度赖以安排日调度计划，决定开停机计划、经济分配负荷及安排旋转备用容量的基础。日负荷曲线预测的准确 直接影响电力系统运行的经济效益。

电力系统负荷曲线的变化规律表现为一个非平稳的随机过程。如果以 1小时为间隔对它进行离散化的测量，则可得到一个随机的时间序列。由于人们的生产及生活安排等社会因素及自然季节 的影响，使负荷曲线的变化呈现出一定的周期 。从不同的时间观察，可认为负荷曲线的变化具有一天、一周、一月以至一年的变化周期。日负荷曲线的预测应充分利用这种变化周期 的特点。

日负荷曲线的预测方法主要有多重相关算法、时间序列法和谐波分解法。但这几种方法都没有计及气象条件的影响，而负荷与气象条件有密切的关系。更准确的负荷预测必须考虑气象因素，建立气象负荷模型或根据气象条件对负荷模型进行必要的修正，从而获得比较切合实际的日负荷曲线预测。

从负荷样本数据（即负荷曲线的历史数据）找出电力系统负荷在各个周期的相关 ，构造多个预测模型，一般为一阶线 模型。由各个模型得到的预测值及其方差再进行优组合，得到一个加权平均值。根据线 估计理论，权重应与各自的方差成反比，加权平均值的方差的倒数等于各个方差倒数之和。节假日则需特殊考虑，舍去相应的一个模型的预测值。

把负荷的样本数据按时间顺序组成序列。根据此序列的自相关函数和偏自相关函数的截尾 能来建立自回归模型、滑动平均模型或自回归滑动平均模型。在预测方法上可采用条件期望预测、平衡线 很小方差预测或新息法自适应预测等。

利用负荷曲线变化的周期 ，用谐波分析的方法求出预测值。

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