毛 弋，唐 偲

（湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082）

考察电力系统的实际运行情况，可以发现电力部门在完成日短期负荷预测，确立日前用电计划后还需要监视当日负荷预测的实际偏差情况，在当日预测结果与当前负荷发生严重偏离（大于3%），要及时完成该日剩余时段负荷的重新预测和计划调整。然而，现有的短期负荷预测及超短期负荷预测都无法完成这个工作。文献［1］提出了扩展短期负荷预测的概念和方法，其主要思路是：利用最新的历史负荷数据，预测当日当前时刻以后若干小时的未知负荷，其预测精度明显高于常规的短期负荷预测。

电力负荷是受多种因素共同作用的无数单个负荷的叠加。目前尚无法穷举影响负荷变化的各种因素。但可确定，在相关的气候影响下，电力负荷发生不容忽视的波动，且气象对电力负荷的影响，其规律性比较明显，如在春夏季，温度和湿度对降温负荷影响比较大［2］；在冬季，寒冷状况对取暖负荷的影响比较大。因此，在电力负荷预测模型当中，计及气象因素的影响，已取得共识［3］，而且气象部门也能够提供出实测的气象数据，使得基于气象影响的电力负荷的建模分析，具备了必要的技术分析条件。目前已有许多文献对在短期负荷预测时考虑气象因素进行了研究。文献［3，4］将气温、风速、湿度等多种气象因素进行整合，引入人体舒适度从而减少了神经网络的输入元，体现了气象因素之间的关联性，加快了计算速度，但其中的人体舒适度只用一个经验公式代表一年中不同季节，从而导致该人体舒适度指数不够全面。……