王立威，张启龙

（六盘水师范学院物理与电气工程学院，贵州六盘水，553000)

0 引言

基于新型能源的多源电力系统中包含源、储、荷三部分，其中源中的新能源部分和荷单元因具有随动性而不可控，对电力系统的安全稳定运行挑战较大。电力能源不像其他商业产品般可长期存放，它具有随发随用特性，对电力系统的整过控制过程提出了更高的要求。供大于求，则浪费能源，供小于求，则满足不了用户的用电需求。因此，短期电力负荷预测对电力系统整过控制过程尤为重要。

关于电力负荷预测方法，国内外的专家学者都做了大量的研究。文献[1]在对BP神经网络深入研究的基础上，提出了LAFBP模型，通过对黑龙江某地实际案例进行分析，结果表明此模型拟合精度高，预测效果好。文献[2]考虑了日特征因素前提下建立了BP网络负荷预测模型，通过对深圳市负荷预测，效果可观。文献[3-4]分别结合实时电网数据，建立了BP和RBF神经网络模型，利用所建模型对小水库短期的电力负荷进行预测，结果分析表明，该模型预测精度高，效果好，对供电企业的规划调度有一定的指导作用。文献[5-8]在搭建动态模糊神经网络模型的基础上，引入相似日法的概念，对短期电力负荷进行了预测，预测效果精准。文献[9]针对一些处于新建初期且历史负荷数据较少的电力系统来说，提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法，最后通过实际算例分析，结果表明该方法预测稳定度高，预测效果好。……