所有大二上電力市場(chǎng)預(yù)測(cè)

目錄預(yù)測(cè)問(wèn)題概述序列預(yù)測(cè)方法序列預(yù)測(cè)的基本問(wèn)題序列預(yù)測(cè)的擴(kuò)展問(wèn)題中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)年度（長(zhǎng)期）預(yù)測(cè)方法月度（中期）預(yù)測(cè)方法短期預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)結(jié)果的分析和評(píng)價(jià)市場(chǎng)中的預(yù)測(cè)問(wèn)題預(yù)測(cè)的發(fā)展思考題什么是預(yù)測(cè)/預(yù)報(bào)？

經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)：年度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)7%糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)：預(yù)計(jì)收成***黃金周旅游信息預(yù)報(bào)：。。。天氣預(yù)報(bào)：明日降水概率40%電力系統(tǒng)：？？？負(fù)荷預(yù)測(cè)的基本概念負(fù)荷預(yù)測(cè):考慮系統(tǒng)運(yùn)行特性、增容決策、自然與社會(huì)影響條件下，利用數(shù)學(xué)方法研究負(fù)荷變化規(guī)律，在一定精度下，確定未來(lái)某特定時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)值。

簡(jiǎn)言之：立足現(xiàn)在，依據(jù)過(guò)去，推測(cè)未來(lái)“負(fù)荷”：指廣義負(fù)荷，包括負(fù)荷與電量。負(fù)荷是指發(fā)電廠、供電地區(qū)或電網(wǎng)在某一瞬間所承擔(dān)的工作負(fù)荷。電量是指負(fù)荷與時(shí)間的乘積。認(rèn)識(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)年份19992000200120022003電量130145156170？？？長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)電廠的建設(shè)期限:10年(核電)3-6年(火電)電力系統(tǒng)規(guī)劃需要連續(xù)預(yù)測(cè)若干年的負(fù)荷發(fā)展變化規(guī)律長(zhǎng)期預(yù)測(cè)：可以長(zhǎng)達(dá)20年中期負(fù)荷預(yù)測(cè)為機(jī)組和設(shè)備檢修、燃料采購(gòu)計(jì)劃等提供依據(jù).一年內(nèi)數(shù)周到數(shù)月的預(yù)測(cè)峰值負(fù)荷預(yù)測(cè)，電量預(yù)測(cè)等短期負(fù)荷預(yù)測(cè)短期機(jī)組組合、開(kāi)停機(jī)計(jì)劃的依據(jù)電力市場(chǎng)中日前市場(chǎng)交易的依據(jù)日負(fù)荷曲線的預(yù)測(cè)對(duì)比中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)：其變化趨勢(shì)主要取決于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人口增長(zhǎng)、工業(yè)增長(zhǎng)等短期負(fù)荷預(yù)測(cè)：其變化趨勢(shì)主要取決于天氣變化、局部突發(fā)事件、日類型(工作日/休息日/重大節(jié)假日)等不同期限預(yù)測(cè)問(wèn)題的對(duì)比

預(yù)測(cè)期限長(zhǎng)期預(yù)測(cè)（年度）中期預(yù)測(cè)（月度）短期預(yù)測(cè)（日度）超短期預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)對(duì)象與內(nèi)容某物理量(負(fù)荷、電量)的年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)某物理量(負(fù)荷、電量)的月度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)某日內(nèi)每個(gè)時(shí)刻(例如24或96點(diǎn))的負(fù)荷，日電量當(dāng)前時(shí)刻往后若干時(shí)段的負(fù)荷作用提供電源、電網(wǎng)規(guī)劃的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，確定年度檢修計(jì)劃、運(yùn)行方式等安排月度檢修計(jì)劃、運(yùn)行方式，水庫(kù)調(diào)度計(jì)劃，電煤計(jì)劃安排日開(kāi)停機(jī)計(jì)劃和發(fā)電計(jì)劃用于實(shí)時(shí)安全分析，實(shí)時(shí)經(jīng)濟(jì)調(diào)度，AGC預(yù)測(cè)特點(diǎn)數(shù)據(jù)基本上單調(diào)變化（一般是遞增的）、無(wú)周期性周期性增長(zhǎng)，各個(gè)年度的12個(gè)月具有相似的規(guī)律在年、月、周、日不同期限上均具有明顯的周期性與前幾日同時(shí)段的瞬時(shí)變化規(guī)律比較類似主要影響因素國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、人口、產(chǎn)值單耗、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情況、電價(jià)政策等大用戶生產(chǎn)計(jì)劃、氣象條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整情況、電價(jià)政策等星期類型，氣象因素（溫度、濕度、降雨等）、電價(jià)一般較少考慮，暑期時(shí)可以計(jì)及實(shí)時(shí)溫度變化主要的成熟預(yù)測(cè)方法自身規(guī)律外推法（包括回歸分析、動(dòng)平均、指數(shù)平滑、灰色預(yù)測(cè)等），考慮主要影響因素的各類相關(guān)預(yù)測(cè)法歷史同月數(shù)據(jù)的外推預(yù)測(cè)；考慮年度周期性的時(shí)間序列預(yù)測(cè)；考慮主要影響因素的各類相關(guān)預(yù)測(cè)法同類型日預(yù)測(cè)；考慮各種周期性的時(shí)間序列預(yù)測(cè)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)；考慮氣象因素的預(yù)測(cè)方法考慮前幾日同時(shí)段瞬時(shí)變化規(guī)律的外推預(yù)測(cè)，如線性外推、指數(shù)平滑等負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用部門

電力系統(tǒng)：規(guī)劃計(jì)劃用電調(diào)度營(yíng)銷。。。。。。交易預(yù)測(cè)概述預(yù)測(cè)期限分類長(zhǎng)期預(yù)測(cè)(年度)中期預(yù)測(cè)(月度)短期預(yù)測(cè)(日度)預(yù)測(cè)指標(biāo)分類電量類電力類負(fù)荷曲線類相關(guān)指標(biāo)類預(yù)測(cè)方法分類預(yù)測(cè)中的數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)步驟(1)建模根據(jù)所確定的預(yù)測(cè)內(nèi)容，對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象進(jìn)行客觀、詳細(xì)的分析，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的發(fā)展情況，并考慮本地區(qū)實(shí)際情況和資料的可利用程度，選擇建立合理的數(shù)學(xué)模型。(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理如有必要，可按所選擇的數(shù)學(xué)模型，用合理的方法對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。(3)模型參數(shù)辨識(shí)預(yù)測(cè)模型一旦建立，即可根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)求取模型的參數(shù)。(4)模型顯著性檢驗(yàn)根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)原理，判定模型是否適合。(5)應(yīng)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)根據(jù)求取的模型參數(shù)，應(yīng)用該模型對(duì)未來(lái)時(shí)段的行為作出預(yù)測(cè)。(6)預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)價(jià)分析與綜合判定各種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果的優(yōu)劣程度，并對(duì)多種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較和綜合分析，實(shí)現(xiàn)綜合預(yù)測(cè)模型，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。序列預(yù)測(cè)的基本概念

時(shí)間過(guò)去(已知，擬合)未來(lái)(未知,推理)現(xiàn)在抽象化的預(yù)測(cè)模型基本序列預(yù)測(cè)方法回歸分析法相關(guān)分析法動(dòng)平均法指數(shù)平滑法灰色預(yù)測(cè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法回歸分析方法====配曲線問(wèn)題線性回歸非線性回歸一元線性回歸預(yù)測(cè)

y=a+bX0xy········一元非線性回歸預(yù)測(cè)自變量和因變量之間如果存在著曲線形式的關(guān)系，則要考慮使用非線性回歸技術(shù)，常用的非線性回歸曲線有雙曲線、冪函數(shù)曲線、指數(shù)曲線、對(duì)數(shù)曲線、S型曲線等雙曲線預(yù)測(cè)0a>0b<0xy0a>0b>0xy作變量代換u=1/x，v=1/y，這樣雙曲線方程就變?yōu)橹本€方程

v=a+bu利用觀測(cè)值（xi，yi），按ui=1/xi，vi=1/yi可以計(jì)算出（ui，vi）。因此對(duì)于u和v可利用線性公式計(jì)算出參數(shù)估計(jì)值，因此可得出雙曲線預(yù)測(cè)回歸分析模型電力負(fù)荷灰色預(yù)測(cè)技術(shù)

灰色系統(tǒng)理論介紹1、白色系統(tǒng)信息完全已知的系統(tǒng)。2、黑色系統(tǒng)信息完全未知的系統(tǒng)。3、灰色系統(tǒng)部分信息已知、部分信息未知的系統(tǒng)。4、白色與灰色系統(tǒng)的區(qū)別系統(tǒng)中各因素之間是否有確定的關(guān)系。預(yù)測(cè)方法庫(kù)序列預(yù)測(cè)的擴(kuò)展問(wèn)題

---提高參數(shù)估計(jì)及預(yù)測(cè)精度的途徑序列預(yù)測(cè)中的“近大遠(yuǎn)小”原則綜合模型技術(shù)。。。。序列預(yù)測(cè)中的近大遠(yuǎn)小原則含義：物理量未來(lái)的變化趨勢(shì)更多地取決于歷史時(shí)段中近期的發(fā)展規(guī)律，遠(yuǎn)期的歷史數(shù)據(jù)與未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的相關(guān)性較弱常規(guī)預(yù)測(cè)：各時(shí)段擬合殘差同等對(duì)待處理思路：區(qū)別對(duì)待各時(shí)段的擬合殘差，近期的發(fā)展規(guī)律應(yīng)該得到更好地?cái)M合，遠(yuǎn)期歷史數(shù)據(jù)的擬合程度可以稍低方法：加權(quán)參數(shù)估計(jì)優(yōu)點(diǎn)：更好地體現(xiàn)慣性規(guī)律序列預(yù)測(cè)中的不良數(shù)據(jù)辨識(shí)必要性：實(shí)際序列常含有異常值(不良數(shù)據(jù))，不處理將影響模型精度目標(biāo)：對(duì)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)與辨識(shí)，提高建模精度，并對(duì)異常值作出可靠估計(jì)途徑：電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)中不良數(shù)據(jù)檢測(cè)與辨識(shí)理論的應(yīng)用條件：大樣本量限制：漏檢/誤檢*例1為正常情況；例2為原始序列中存在空穴與不良數(shù)據(jù)，1988年數(shù)值空缺，1994年數(shù)值輸入錯(cuò)誤(將126.163誤為162.163)。**第一種途徑是直接按常規(guī)步驟建模后作樣本估計(jì)及預(yù)測(cè)(法A)，第二種途徑是處理空穴及不良數(shù)據(jù)之后再作預(yù)測(cè)(法B)。序列預(yù)測(cè)的綜合模型序列預(yù)測(cè)的綜合模型提出綜合最優(yōu)擬合模型綜合最優(yōu)預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)序列的概率分布綜合預(yù)測(cè)技術(shù)1、將幾種預(yù)測(cè)方法所得的預(yù)測(cè)結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)重進(jìn)行加權(quán)平均的一種預(yù)測(cè)方法；2、在幾種預(yù)測(cè)方法中進(jìn)行比較，選擇擬合優(yōu)度最佳或標(biāo)準(zhǔn)離差最小的預(yù)測(cè)模型作為最優(yōu)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。綜合預(yù)測(cè)方法集結(jié)多種單一模型所包含的信息，進(jìn)行最優(yōu)組合。通過(guò)組合預(yù)測(cè)可達(dá)到改善預(yù)測(cè)結(jié)果的目的。

設(shè)fi(i=1,2,…,k)為第i

個(gè)模型的預(yù)測(cè)值，如果用fc

代表組合預(yù)測(cè)值，則組合預(yù)測(cè)值為

目的：為了降低風(fēng)險(xiǎn)，使預(yù)測(cè)更為穩(wěn)妥。缺點(diǎn)：不知道各模型的預(yù)測(cè)精度，沒(méi)有優(yōu)選的含義。

等權(quán)平均組合預(yù)測(cè)法方差－協(xié)方差優(yōu)選預(yù)測(cè)法設(shè)f1、f2

是兩個(gè)關(guān)于f的預(yù)測(cè)值，fc

是加權(quán)平均的組合預(yù)測(cè)值。預(yù)測(cè)誤差分別為e1、e2

和ec，取w1、w2是相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，且w1＋w2＝1，有

fc=w1f1＋w2f2

綜合最優(yōu)預(yù)測(cè)模型的擬合方差和最大擬合誤差明顯小于四種單一模型，說(shuō)明其擬合精度高；綜合最優(yōu)預(yù)測(cè)模型對(duì)1997年的預(yù)測(cè)結(jié)果為867.427MW，與實(shí)際值877.200的相對(duì)誤差僅為-1.114%，而四種單一模型的預(yù)測(cè)相對(duì)誤差均在3%以上，這說(shuō)明綜合最優(yōu)預(yù)測(cè)模型可以得到更好的預(yù)測(cè)效果。年度預(yù)測(cè)方法序列預(yù)測(cè)理論在年度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用年度電力電量預(yù)測(cè)的專用方法(1)全社會(huì)用電量預(yù)測(cè)：彈性系數(shù)法

GNP綜合電耗法人均用電法(2)三產(chǎn)業(yè)電量及城鄉(xiāng)居民生活用電預(yù)測(cè)：產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗法(3)年最大負(fù)荷預(yù)測(cè)：最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)法月度預(yù)測(cè)方法月度預(yù)測(cè)的特點(diǎn)序列預(yù)測(cè)理論在月度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用月間相關(guān)法總量配比法月度預(yù)測(cè)的特點(diǎn)月間相關(guān)法出發(fā)點(diǎn)：將同一影響因素隱含地考慮在每個(gè)月中，認(rèn)為相鄰月份規(guī)律相似手段：回歸分析/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)：?jiǎn)卧?多月，線性/非線性相關(guān)條件：相關(guān)月份不要太多總量配比法出發(fā)點(diǎn)：（1）年度預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確（2）各月的相對(duì)比例穩(wěn)定手段：歷史比重曲線分析與預(yù)測(cè)+年度預(yù)測(cè)特點(diǎn)：一次預(yù)測(cè)12月短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的重要性預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)用于：機(jī)組組合決策正常運(yùn)行機(jī)組決策開(kāi)停機(jī)計(jì)劃，以最小化運(yùn)行成本水電計(jì)劃，決策水庫(kù)調(diào)度水電-火電協(xié)調(diào)互聯(lián)電網(wǎng)交換計(jì)劃電網(wǎng)潮流/負(fù)載率預(yù)計(jì)電力系統(tǒng)安全評(píng)估短期預(yù)測(cè)的特點(diǎn)每日循環(huán)、滾動(dòng)預(yù)測(cè)后期的預(yù)測(cè)結(jié)果被不斷更新一周內(nèi)各日的預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)細(xì)化到每個(gè)時(shí)段可以單獨(dú)預(yù)測(cè)日峰值負(fù)荷可以單獨(dú)預(yù)測(cè)日電量短期預(yù)測(cè)的問(wèn)題描述已知什么？---數(shù)據(jù)獲取求解什么？短期預(yù)測(cè)問(wèn)題歷史數(shù)據(jù)-預(yù)測(cè)結(jié)果氣象因素獲取氣象部門的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)包括:日最高/最低溫度日最高/最低濕度降雨/大霧信息風(fēng)速一般無(wú)法提供小時(shí)級(jí)別的數(shù)據(jù)周期性周末負(fù)荷明顯低工作日相似性日曲線形狀相似性電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的預(yù)處理技術(shù)曲線檢測(cè)技術(shù)（1）臨近日/歷史同類型日檢測(cè)（2）檢測(cè)壞數(shù)據(jù)，替換為可能的數(shù)據(jù)（3）填補(bǔ)數(shù)據(jù)的缺失正常日預(yù)測(cè)的特點(diǎn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)倍比法倍比平滑法重迭曲線法負(fù)荷完整曲線第1日第2日第3日基于均值和變化系數(shù)的預(yù)測(cè)其他？不同思路，構(gòu)造不同預(yù)測(cè)方法一元線性外推多點(diǎn)外推（借鑒超短期預(yù)測(cè)思路）。。。。。。節(jié)假日預(yù)測(cè)節(jié)假日的負(fù)荷特性與正常日有很大區(qū)別預(yù)測(cè)精度往往比不上正常日，因?yàn)闅v史數(shù)據(jù)缺乏節(jié)假日預(yù)測(cè)的特點(diǎn)節(jié)假日預(yù)測(cè)方法點(diǎn)對(duì)點(diǎn)倍比平滑逐點(diǎn)增長(zhǎng)率ARMAANN。。。。。。ARMA模型ANN預(yù)測(cè)的示例負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響因素經(jīng)濟(jì)/環(huán)境因素工業(yè)增長(zhǎng)/新興產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張電價(jià)波動(dòng)需求側(cè)管理負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響因素時(shí)間因素季節(jié)性：負(fù)荷規(guī)律明顯區(qū)別周的周期性工作日的規(guī)律周末規(guī)律節(jié)假日的規(guī)律負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響因素氣象因素天氣類型（晴、陰、多云。。。）溫度：最高/最低/平均濕度降雨/降雪風(fēng)速負(fù)荷預(yù)測(cè)的影響因素突變因素大的負(fù)荷擾動(dòng)（如：鋼廠突然啟/停）文體事件（運(yùn)動(dòng)會(huì)、演唱會(huì)）規(guī)范化的處理相關(guān)因素新策略出發(fā)點(diǎn)：模式識(shí)別,聚類分析,差異/相似度實(shí)際處理：差異度與相似度的計(jì)算技巧：映射數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)特點(diǎn)：規(guī)范化各種分類/量化因素可以隨時(shí)自由增加新因素程序處理無(wú)須修改各地區(qū)選擇不同參數(shù)輸入映射數(shù)據(jù)庫(kù)改造已有方法組合預(yù)測(cè)第一種是直接從預(yù)測(cè)機(jī)理的深度將單一的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行組合，這種技術(shù)在在短期預(yù)測(cè)中比較常見(jiàn)，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波分析的結(jié)合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合、自組織理論與ARMA的結(jié)合等。第二種是單一模型預(yù)測(cè)結(jié)果的直接加權(quán)組合。其主要出發(fā)點(diǎn)是，不同方法的預(yù)測(cè)結(jié)果一般都有差異，應(yīng)設(shè)法在這些預(yù)測(cè)結(jié)果的基礎(chǔ)上綜合判斷，給每個(gè)預(yù)測(cè)模型賦予不同的權(quán)重，由此得到一個(gè)預(yù)測(cè)效果更好的綜合模型。短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的綜合模型出發(fā)點(diǎn)：虛擬預(yù)測(cè)策略兩種情況：有擬合值/無(wú)擬合值兩種方式：綜合方式之一：各權(quán)重的選定只依賴于方法，不依賴于各日各點(diǎn)。當(dāng)確定各種方法在綜合模型中的權(quán)重后，每個(gè)點(diǎn)均取這一權(quán)重進(jìn)行加權(quán)。按各點(diǎn)分別建立綜合模型，即各種方法的預(yù)測(cè)結(jié)果在每個(gè)時(shí)刻的權(quán)重均不同。預(yù)測(cè)結(jié)果的分析和評(píng)價(jià)

預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差特性分析模型的顯著性分析預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間分析預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)產(chǎn)生誤差的原因

（1）主要因素建模、次要因素忽略。（2）選擇預(yù)測(cè)方法是否合適。（3）資料是否準(zhǔn)確可靠。（4）意外事件的發(fā)生或情況的突然變化。不能完全把握客觀規(guī)律預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差特性分析偏差分析：實(shí)際值與實(shí)際平均值之差殘差分析：實(shí)際值與理論擬合計(jì)算值之差回歸差分析：理論計(jì)算與實(shí)際平均值之差相對(duì)誤差分析：擬合與實(shí)際的百分?jǐn)?shù)誤差擬合精度分析：相關(guān)指數(shù)（相關(guān)系數(shù)）灰色系統(tǒng)誤差分析：后驗(yàn)差比值、小誤差概率、關(guān)聯(lián)度等注：前四者分為：逐點(diǎn)/最大/最小/平均誤差分析

（1）絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差

（2）平均絕對(duì)誤差誤差分析（3）均方誤差

（4）均方根誤差（5）標(biāo)準(zhǔn)誤差模型的顯著性分析之一：方差分析檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性

F分布值是否大于臨界值？ 是：則認(rèn)為模型顯著可靠 否，則認(rèn)為模型不顯著可靠之二：相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷娘@著性

相關(guān)系數(shù)是否接近于1？ 是：則認(rèn)為模型顯著可靠 否，則認(rèn)為模型不顯著可靠注：模型的可靠(可信)程度分析預(yù)測(cè)是交易、分析、評(píng)估的基石負(fù)荷預(yù)測(cè)市場(chǎng)預(yù)測(cè)發(fā)電側(cè)市場(chǎng)中預(yù)測(cè)工作的重要性在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下，如果發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)的偏差較大，機(jī)組出力的安排不滿足要求，將在實(shí)時(shí)運(yùn)行過(guò)程中盡可能通過(guò)調(diào)度手段進(jìn)行調(diào)整，由于廠網(wǎng)不分，因此預(yù)測(cè)偏差較大所造成的運(yùn)行費(fèi)用的增加并沒(méi)有被深入追究。由于引進(jìn)了市場(chǎng)機(jī)制，發(fā)電側(cè)市場(chǎng)中預(yù)測(cè)工作的重要性顯得更為突出。此時(shí)，負(fù)荷預(yù)測(cè)的誤差直接影響購(gòu)電計(jì)劃的制定，例如，日前市場(chǎng)中負(fù)荷預(yù)測(cè)偏低，將導(dǎo)致在實(shí)時(shí)市場(chǎng)上購(gòu)買昂貴的高峰電力；日前市場(chǎng)中負(fù)荷預(yù)測(cè)偏高，將導(dǎo)致更多的機(jī)組在日前的預(yù)調(diào)度計(jì)劃中組合進(jìn)來(lái)，由此會(huì)支付過(guò)多的容量成本和啟停費(fèi)用。這將直接影響電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。據(jù)某文獻(xiàn)研究表明，對(duì)于某個(gè)裝機(jī)容量為10000MW的系統(tǒng)，預(yù)測(cè)誤差降低1%，可節(jié)省年運(yùn)行費(fèi)用160萬(wàn)美元。因此，必須加倍重視發(fā)電側(cè)市場(chǎng)中的預(yù)測(cè)工作，努力提高系統(tǒng)運(yùn)行的效益。發(fā)電側(cè)市場(chǎng)中預(yù)測(cè)的作用

預(yù)測(cè)期限電量最大負(fù)荷負(fù)荷曲線電價(jià)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)（年）年度合約交易的基礎(chǔ)容量市場(chǎng)交易、容量定價(jià)的基礎(chǔ)可分季節(jié)預(yù)測(cè)典型日負(fù)荷曲線，作為電力規(guī)劃中電力平衡的基礎(chǔ)市場(chǎng)成員進(jìn)行年度合約報(bào)價(jià)決策的基礎(chǔ)；市場(chǎng)組織者把握市場(chǎng)走勢(shì)中期預(yù)測(cè)（月）月度合約交易的基礎(chǔ)月度檢修安排的基礎(chǔ)可分工作日、休息日預(yù)測(cè)典型負(fù)荷曲線，服務(wù)于月度電力平衡市場(chǎng)成員進(jìn)行月度合約報(bào)價(jià)決策的基礎(chǔ)；市場(chǎng)組織者把握市場(chǎng)走勢(shì)連續(xù)多日預(yù)測(cè)無(wú)作為整體負(fù)荷曲線的一個(gè)點(diǎn)出現(xiàn)合約分解、市場(chǎng)評(píng)估的基礎(chǔ)市場(chǎng)組織者把握未來(lái)連續(xù)多日的市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)短期預(yù)測(cè)（日）無(wú)同上日前交易(預(yù)調(diào)度計(jì)劃)的基礎(chǔ)市場(chǎng)成員進(jìn)行日前市場(chǎng)報(bào)價(jià)決策的基礎(chǔ)擴(kuò)展短期預(yù)測(cè)無(wú)同上滾動(dòng)修改日發(fā)電計(jì)劃的基礎(chǔ)無(wú)超短期預(yù)測(cè)無(wú)下一時(shí)段實(shí)時(shí)市場(chǎng)電力交易的基礎(chǔ)無(wú)市場(chǎng)成員進(jìn)行下一時(shí)段實(shí)時(shí)市場(chǎng)報(bào)價(jià)決策的基礎(chǔ)預(yù)測(cè)新方法的探索在已經(jīng)具有許多預(yù)測(cè)方法的情況下，眾多學(xué)者仍然堅(jiān)持不懈，不斷探索新的預(yù)測(cè)方法。在短期預(yù)測(cè)中，應(yīng)用最廣泛、研究最多的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。除此以外，卡爾曼濾波、聚類分析均有成功應(yīng)用。在新方法的探索中，我國(guó)學(xué)者熱情很高，分別采用了小波分析、人工智能中的事例推理、模糊集理論、混沌分形理論、數(shù)據(jù)挖掘等進(jìn)行預(yù)測(cè)的嘗試，取得了很好的效果?？紤]到電力市場(chǎng)是一個(gè)多因素共同作用的系統(tǒng)，與相關(guān)因素分析相配合，可以嘗試對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘