1. 研究目的与意义
1.1课题背景及研究的意义
负荷预测一直是电力信息系统中的重要课题。负荷的精准预测是能源节约、提升经济效益的重要手段。如今电力消费结构呈现多样化趋势，消费规律和消费手段日新月异，电网变化的复杂性使制定发电计划难度增大，甚至会造成电力供需不平衡。而负荷预测从算法角度出发为发电厂提供数据支持，使发电公司能合理制定电力生产计划，达到电量供需基本平衡，使生产效益最大化。电力负荷预测在电网智能化管理中发挥着越来越重要的作用[1]。
发电设备的运行特性取决于电力负荷的精准程度。如果预测的负荷值比实际需求电力负荷低，就会出现电力不足、缺电的情况，甚至会影响企业生产、人民生活的正常进行，给人民、社会、企业造成难以估计的财产损失；如果预测负荷值比实际需求电力负荷高，由于电能不能大量存储、即发即用的特点，会造成资源浪费。因此，发电系统越来越依赖于精确的电力负荷预测结果。因此不断提高负荷预测的精准度，是电力系统发展的要求。 电力负荷预测具有多重意义：（1）满足社会用电需求。电力需求的影响因素多种多样，负荷变化呈现短期波动较大长期有规律的特点。由于电力即发即用、不能大量存储，多余电能无法存储从而被浪费。因此准确预测电力负荷的用电高峰期和低谷期，就可以在高峰期多投入发电机组运行，在用电低谷期停止部分发电机组。保证能够满足社会用电的同时，避免电机空载造成资源浪费。（2）制定实时电价。用户群体用电集中，导致用电高峰电力供应紧张，用电低谷期电力资源浪费。所以供电公司根据负荷预测结果制定实时电价，鼓励用户多在用电低谷期用电。不仅减缓了供电压力，提高经济效益，也避免电力浪费。因此精准的电力负荷预测结果为实时电价的制定提供了支撑。（3）保证发电机组稳定高效运行。负荷预测为发电提供数据支撑，提高系统的稳定性，是电力系统安全、稳定、高效运行的基础。机组调停降低了机组损耗，避免了发电机空载运行，对于电力系统的发电、输电、变电、配电、用电都产生积极影响。
2. 研究内容和问题
2.1 研究内容
短期负荷预测是电力生产与运行的关键，并且短期负荷受多种因数综合影响，具有很强的地区性和时间性，因此根据不同地区的的短期负荷的特征，建立合适预测方法具有重要的研究意义。根据电力负荷的主要影响因素，建立基于粒子群算法的短期负荷预测模型，通过粒子群算法对网络的训练进行优化，提高模型的运算速度。
2.2 解决难题
3. 设计方案和技术路线
图1技术路线图
认真阅读参考资料，熟悉本课题背景，在充分理解粒子群算法的基础上，对电力负荷预测算法进行研究，通过编写程序实现电力负荷预测，并对结果进行分析研究。
4. 研究的条件和基础
4.1 实验室已具备本课题研究所需设备
计算机及matlab等相关软件
4.2 研究基础
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