徐 江，冯 雪，付兆庆，马宝明，苗耀庭

（1.内蒙古电力（集团）有限责任公司，呼和浩特 010010；2.巴彦淖尔电业局，内蒙古 巴彦淖尔 015000；3.内蒙古华电卓资发电有限公司，内蒙古 乌兰察布 012000）

0 引言

随着我国电力改革的深化，售电侧市场逐步放开，售电公司已逐渐参与电力市场交易。截至2019年，内蒙古电网电力市场交易电量超过了1400亿kWh，占全社会用电量的49.8%，超过全国平均水平17个百分点。传统的售电公司靠赚取差价盈利，这在供大于需的时期或地区比较合适，但2019年以来蒙西地区电力供需形势已发生转变，呈现出整体紧平衡、局部供需紧张的状态。

电力负荷预测是能量管理系统（EMS）的一个重要组成部分，是电力现代化管理不可或缺的技术手段。用电企业用电行为受行业性质、环境变化、交易电价等因素影响，售电公司增强其代理用户用电行为的分析和负荷预测，对制订合理的交易计划和规避违约考核风险具有重要意义[1]。

近年来，关于负荷预测的研究成果众多，各种预测方法（包括神经网络法、时间序列法、回归分析法、支持向量机法、模糊预测法等）各具特点，但由于影响负荷变化的因素较多，且各因素之间存在较强的相关性，造成传统预测方法的准确性和普适性较差[2-5]。本文提出一种基于主成分分析（PCA）和正则化人工神经网络负荷预测模型，能够适应售电公司中短期电力负荷预测的最新需求[2]。

1 主成分分析法介绍

1.1 主成分分析基本原理

海量的变量样本数据中蕴含了丰富的信息，但各变量之间存在信息重叠情况，增加了数据挖掘的工作量和分析研究的复杂性。……