具体描述
●第1版前言
●本书的编排体系
●第Ⅰ篇负荷预测总论
●第1章负荷预测的基本原理和理念2
●1.1什么是预测2
●1.2什么是负荷预测4
●1.3负荷预测的基本原则和要求5
●1.4负荷预测的内容及其分类7
●1.5负荷预测的步骤12
●1.6负荷预测问题的抽象化表述13
●1.7负荷预测应遵循的理念18
●1.8负荷预测的研究动向21
●1.9对开展负荷预测工作的建议23
●第2章数学基础及共性预测方法25
●2.1负荷预测中数学理论的应用25
●2.2常用优化方法25
●2.3最小二乘法31
●2.4回归分析法32
●2.5灰色系统理论35
●部分目录
内容简介
电力系统负荷预测是指从已知的经济、社会发展和电力需求情况出发，通过对历史数据的分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，以未来年份经济、社会发展情况的预测结果为依据，对电力需求作出预先的估计和推测。科学的预测是正确决策的依据和保证。电力系统负荷预测是制订电力系统发展规划的基础，也是发电计划、电力市场等工作的重要依据。正因为如此，电力系统负荷预测要以国民经济与社会发展的规划或预测结果为依据。预测理论的研究具有重要的理论意义和实际价值。 康重庆,夏清,刘梅 编著 康重庆(1969-)，清华大学电机系教授，IEEE Fellow，IETFellow。国家杰出青年科学基金获得者，国家创新人才推进计划“中青年科技创新领军人才”，国家“万人计划”科技创新领军人才。曾获霍英东基金会优选资助，入选教育部新世纪人才计划。2007~2008年为剑桥大学访问学者。主要研究方向为电力系统规划与运行、可再生能源、低碳电力技术、负荷预测、电力市场。主持国家自然科学基金9项，包括重点靠前合作研究项目1项，中英合作交流项目、中美(TAMu-NSFC)交流项目、中韩双边会议项目各1项；其中3项被评为国家自然科学基金很好结题项目。2016年作为项目负责人获批国家重点研发计划等 不知不觉之中， 《电力系统负荷预测》一书从２００７年７月出版至今已有１０年了。该书出 版后在学术界和工业界得到了好评，先后两次印刷的６９００册均罄，而社会上仍然有读者 询问购买。大约两年多之前出版社希望再次印刷，询问作者是否借此机会进行修订。另外，从 ２００９年起，本书作者康重庆教授在清华大学电机系为本科生开设“电力系统预测技术” 课程，迄今开设９个学年，均采用该书作为教材。作者始终坚持将新的学术研究成果融入到 课程教学中，促使修订书稿被提到了议事日程之中。 ２００７年以来，伴随着对电力系统自动化程度要求的进一步提高，电力系统预测领域的学术研 究重点也发生了一定的变化。其中一个动向是，母线负荷预测受到了专家学者以及电力调度机构 的广泛关注。在以往的电力系统运行中，以系统负荷预测结果为依据，将其按某种比等用户评价
对于这本书，我的整体感受可以用“系统性”和“实用性”来概括。我是一名初入电力行业的工程师，之前接触到的负荷预测知识比较零散，缺乏一个整体的框架。这本书，就像是给我搭建了一个非常扎实的知识体系。它从最基础的概念讲起，比如负荷的定义、类型，以及影响负荷变化的主要因素，如天气、经济活动、特殊事件等。这部分内容虽然看似基础，但作者的讲解非常到位，逻辑清晰，让我能够从源头上理解负荷预测的本质。然后，它逐步深入到各种预测方法的介绍，从传统的统计学方法，如时间序列分析（ARIMA模型等），到更现代的机器学习和深度学习方法。令我印象深刻的是，书中对于每一种方法的讲解，都不仅仅是给出公式，而是会分析其背后的逻辑，以及在什么样的情况下使用哪种方法更合适。比如，它在介绍ARIMA模型时，会详细解释AR、MA、I各部分的含义，以及如何通过ACF和PACF图来确定模型的阶数。这让我明白，选择预测方法需要基于对数据特性和问题本身的深入理解。而且，书中还花了不少篇幅讲解如何对预测模型进行评估，包括各种评估指标（MAE, MSE, RMSE, MAPE等）的含义和计算方法，以及如何通过交叉验证等技术来检验模型的泛化能力。这部分内容对于工程师来说至关重要，因为再好的模型，如果不能有效地评估其性能，就无法保证其在实际应用中的可靠性。书中还包含了一些关于数据采集、预处理、特征工程的章节，这些都是实际工作中非常关键的环节。我尤其喜欢它在讲解特征工程时，如何从原始数据中提取出有用的信息，比如节假日效应、温度与负荷的关系等，这些细节的处理，直接关系到模型的预测效果。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面、系统的学习路径，让我能够更自信地面对实际的负荷预测工作。
评分坦白说，这本书在“理论深度”和“模型创新”方面，给我带来了很大的惊喜。我一直认为，电力系统负荷预测领域，虽然已经有了一些成熟的方法，但仍然有很大的发展空间，特别是在应对日益复杂多变的电力市场和电网结构方面。这本书，就展现了作者在理论上的深厚积累和在模型创新上的大胆尝试。它不仅仅是介绍了一些经典的预测模型，而是深入探讨了一些前沿的研究方向。比如，它在关于“深度学习”的应用部分，就详细介绍了如卷积神经网络（CNN）在处理空间特征上的优势，以及如何结合CNN和RNN来捕捉时空耦合的负荷变化规律。这让我看到了，如何将最新的深度学习技术，应用于更精细化的负荷预测。书中还讨论了一些关于“集成学习”和“元学习”的最新进展，以及如何通过这些方法来提高预测模型的通用性和适应性。例如，它探讨了如何构建一个能够自动选择和优化最优预测模型的“元学习器”，从而在面对不同类型的负荷数据时，都能取得良好的预测效果。另外，书中还涉及了一些关于“不确定性量化”的更深入的理论探讨，比如如何使用贝叶斯方法来构建概率预测模型，以及如何利用蒙特卡洛模拟等方法来评估预测的不确定性。这些内容，对于那些需要进行高精度、高可靠性预测的场景，具有非常重要的指导意义。它让我感觉到，负荷预测领域的研究，正在朝着更加理论化、模型化、智能化的方向发展，而这本书，恰好是站在了这一前沿。
评分这本书的内容，最让我印象深刻的是其“可视化”和“交互性”的呈现方式。虽然我读的是纸质书，但作者在书中设计的图表和流程图，清晰地展示了各种概念和方法的逻辑关系，让我能够更容易地理解那些复杂的数学模型和算法。它不是那种枯燥的理论陈述，而是通过丰富的图示，将抽象的概念变得直观。比如，在讲解时间序列模型的平稳性检验时，书中就配有详细的图示，展示了如何通过观察自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）图来判断序列的平稳性，以及如何选择合适的ARIMA模型的阶数。这种可视化讲解，比单纯的文字描述要生动得多，也容易理解得多。此外，书中在介绍机器学习算法时，也常常会配有算法的流程图，展示了算法的每一步是如何进行的，包括数据输入、模型训练、参数更新、输出预测等。这让我对算法的内部工作机制有了更直观的认识。我尤其喜欢它在讲解模型评估部分时，所使用的各种图表，比如预测曲线与实际曲线的对比图、误差分布图、ROC曲线等。这些图表能够直观地反映模型的性能，让我能够快速地判断一个模型的优劣。书中还提到了一些交互式工具和软件的使用，虽然书中没有直接提供链接，但作者的描述让我能够想象到，在实际操作中，如何通过这些工具来探索数据、构建模型、优化参数。这种“看得见”、“摸得着”的讲解方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率。它让我感觉，这本书不仅仅是在传授知识，更是在引导我如何去“思考”和“实践”。
评分读完这本书，我最大的感受就是它非常“接地气”。作为一名在电力调度中心工作的技术人员，我每天都要面对大量的负荷数据和实际的电网运行情况。我一直觉得，理论知识固然重要，但如果没有实际操作的指导，很多时候也只是纸上谈兵。这本书在这方面做得非常好，它不仅仅是理论的堆砌，而是将理论与实践紧密地结合在一起。例如，在介绍各种预测模型时，它会穿插大量的实际案例分析。它会展示如何从实际的负荷曲线中找出异常点，如何分析异常产生的原因，以及如何将这些信息融入到预测模型中。我记得有一个案例，是关于预测某工业园区在特定节假日期间的负荷变化，书中详细分析了节假日对工业生产活动的影响，以及如何根据历史数据和节假日特点来调整预测模型。这让我茅塞顿开，原来很多看似微小的因素，在预测中都可能起到关键作用。书中对于数据预处理的讲解也尤为细致，比如如何处理缺失值、异常值，如何进行数据平滑和降噪。这些都是我们在实际工作中经常遇到的问题，而书中提供的解决方案，往往非常实用且具有可操作性。此外，它还探讨了不同时间尺度的负荷预测，包括短期、中期和长期预测，并分别给出了相应的模型和方法。这对于我们电力调度来说非常重要，因为不同尺度的预测需求不同，应用的模型和侧重点也不同。它还涉及到了负荷预测在电网运行中的具体应用，比如发电计划的制定、机组的调度、电网的安全稳定运行等方面。这些内容让我能够更清楚地认识到负荷预测的价值和意义，不仅仅是一个技术问题，更是关乎整个电力系统高效、安全运行的关键环节。这本书让我感觉，我所学的知识可以直接应用到我的工作中，并且能够帮助我解决实际问题。
评分我对这本书的评价，可以说是一种“价值感”的体验。作为一名多年的电力行业从业者，我深知负荷预测对于电网运行的经济性和安全性有着至关重要的影响。而这本书，恰恰是围绕着如何提升负荷预测的“价值”展开论述的。它不仅关注预测的“精度”，更关注预测的“实用性”和“可靠性”。它详细阐述了如何通过精确的负荷预测，来优化发电计划、降低运行成本、减少能源浪费。比如，它在关于“短期负荷预测”的应用部分，就详细分析了如何利用精确的短期预测来指导日发电计划的制定，从而避免不必要的机组启停，提高发电效率。它还探讨了如何利用负荷预测来指导电网的调度，优化潮流分布，减少线路损耗。这些内容，直接关系到电力企业的经济效益。同时，它也强调了负荷预测在保障电网安全稳定运行中的作用。比如，如何通过预测负荷峰谷变化，来提前做好电网的容量配置和安全裕度评估，避免因负荷剧增而导致的电网崩溃。书中还提到了“负荷响应”和“需求侧管理”等概念，并探讨了负荷预测在这些方面的应用。这些内容，对于推动能源的清洁化和智能化发展，具有非常重要的意义。它让我感觉到，阅读这本书，不仅仅是在学习技术，更是在理解负荷预测如何为整个电力系统带来实实在在的价值。它让我更加坚定了在负荷预测领域深耕下去的决心，因为我知道，我所学的知识，能够为电力系统的发展做出贡献。
评分这本书，我可以说，简直是电力系统负荷预测领域的一本宝藏。当初选择它，纯粹是因为它是“第2版”，心想总比老版本内容要新、要全。拿到手翻开第一页，就被它严谨的学术风格给镇住了。作为一名电力行业的从业者，我对负荷预测这块一直抱着既重视又有些头疼的态度。重视是因为它直接关系到电网的稳定运行和经济效益，头疼则是因为现实中的负荷变化实在是太复杂了，受到天气、经济、社会活动等诸多因素的影响，精确预测的难度不亚于一场“天气预报”的升级版。这本书一开始就深入浅出地介绍了负荷预测的基本概念、分类以及它在电力系统运行中的重要性，这让我一下子就找到了切入点。作者并没有直接抛出各种复杂的模型，而是循序渐进地从基础理论讲起，比如负荷的构成、影响因素的分析，以及历史数据在预测中的作用。这种“打地基”的方式，对于我这种需要理论指导实践的人来说，太重要了。我尤其喜欢它在探讨传统预测方法时，那种不厌其烦的讲解，比如各种回归分析、时间序列分析等。虽然这些方法我可能在学校里接触过，但在这本书里，我看到了更深入的解析，包括它们的适用范围、优缺点，以及如何根据实际情况进行选择和改进。它并不是简单地罗列公式，而是通过大量的案例分析，把抽象的理论变得生动形象。比如，它在分析某一个历史负荷曲线时，会详细解释在某个时间段出现异常波动的可能原因，并给出相应的解释，这让我觉得，作者真的是懂行，而且真正站在读者的角度去思考如何帮助读者理解。阅读过程中，我常常会停下来，对照自己工作中遇到的实际问题，思考书中提到的理论是否能够指导我的实践。有时候，即使是书中最基础的内容，也能让我对一些习以为常的现象产生新的认识。这种“温故而知新”的感觉，在这本书的阅读体验中体现得淋漓尽致。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，在指引我如何更深入地理解和掌握电力系统负荷预测这个领域。
评分这本书，我不得不说，它在“数据驱动”这一理念的践行上，达到了一个相当高的水准。如今，我们都知道数据的重要性，但在电力系统负荷预测领域，如何真正地“用好”海量的数据，并从中挖掘出有价值的信息，仍然是一个巨大的挑战。这本书在这方面，为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是列出了一些算法，而是非常系统地阐述了如何构建一个完整的数据驱动的负荷预测体系。从数据的采集、清洗、存储，到数据的分析、挖掘、可视化，再到最终的模型构建和应用，每一个环节都给予了详尽的指导。我尤其欣赏它在数据预处理部分的内容，它详细讲解了如何识别和处理各种数据质量问题，比如传感器故障、通信错误、数据丢失等，以及如何进行数据融合，将来自不同源头的数据进行整合。这对于我们来说至关重要，因为电力系统中数据的来源非常复杂，质量参差不齐。书中还花了大量的篇幅讲解“特征工程”，它提供了很多巧妙的方法来从原始数据中提取出与负荷变化相关的特征，比如基于历史数据的统计特征、基于时间序列的周期性特征、以及结合外部因素（如天气、日期、节假日）产生的组合特征。这些精心设计的特征，极大地提升了模型的预测能力。我记得书中有一个章节，是关于如何利用“主成分分析”（PCA）等降维技术来处理高维度的特征数据，这对于提高模型的训练效率和避免过拟合，非常有帮助。它让我看到了，如何从庞杂的数据中“去粗取精”，找到那些真正能够驱动负荷预测的关键信息。这本书让我深刻体会到，一个优秀的负荷预测系统，离不开强大而精细的数据处理能力。
评分这本书给我的启发，更多地体现在它对于“不确定性”的处理上。电力系统负荷预测，最令人头疼的就是那些无法预测的突发事件，比如极端天气、社会群体性事件、甚至一些突发的电力设备故障，这些都可能导致负荷的剧烈波动，给预测带来巨大的挑战。我之前读过的很多书，在处理这些“黑天鹅”事件时，往往要么一带而过，要么就只能含糊其辞。但这本书，却给了我一些非常深入和具有启发性的探讨。它不仅仅是介绍了如何使用先进的模型去提高预测精度，更重要的是，它强调了在预测过程中如何量化和管理风险。它详细讲解了如何构建基于概率的预测模型，如何计算预测区间，以及如何根据不同的风险容忍度来选择合适的预测结果。我特别喜欢它在关于“集成学习”和“多模型融合”的章节中，所阐述的观点。它指出，单一的模型往往难以应对所有复杂的场景，而通过集成多个模型，取长补短，可以有效地提高预测的鲁棒性。它还探讨了如何对不同模型产生的预测结果进行加权平均，或者使用更复杂的融合策略，来得到一个更可靠的综合预测。这让我看到了，如何通过组合多个“不够完美”的预测，最终得到一个“更完美”的结果。此外，书中还涉及了一些关于“鲁棒性设计”的思想，即如何设计预测模型，使其在面对噪声数据或模型不确定性时，仍能保持较好的性能。这些内容，对于我在实际工作中，如何应对那些难以预料的负荷变化，如何提高电网运行的可靠性，提供了非常宝贵的思路。它让我明白，负荷预测不仅仅是追求一个点预测的精准，更重要的是如何理解和管理预测中的不确定性。
评分阅读这本书，我感受到了一种“传承”与“创新”的交织。作为一本“第2版”，它显然是在前一版的基础上进行了更新和完善，但更重要的是，它在保留了经典理论和方法的基础上，融入了许多新的思想和技术。我发现，这本书在讲解传统方法时，依然保持着严谨的学术风格，比如对各种统计学模型和时间序列分析的深入剖析，这为我打下了坚实的基础。但同时，它又非常敏锐地捕捉到了行业发展的最新动态，并将这些新的技术和理念融入到书中。比如，在关于“人工智能”在负荷预测中的应用部分，它详尽地介绍了深度学习模型，如RNN、LSTM、GRU等，以及它们在处理时序数据方面的优势。它还探讨了如何利用“迁移学习”和“联邦学习”等技术，来解决数据稀疏和隐私保护等问题。这些内容，都是当前研究的热点，也代表了负荷预测未来的发展方向。更令我欣赏的是，这本书在介绍这些新技术时，并没有回避它们可能存在的挑战和局限性，而是进行了客观的分析和探讨。它鼓励读者在理解理论的基础上，结合实际情况进行创新性的应用。这种“既要继承，又要创新”的理念，让我觉得这本书具有很强的生命力，它能够引导读者不断地去探索和突破。它让我意识到，负荷预测领域并非一成不变，而是在不断地演进和发展。这本书，就像一座桥梁，连接着过去的经典理论和未来的前沿技术，为我们提供了一个广阔的研究和实践平台。
评分这本《电力系统负荷预测(第2版)》给我的感觉，就像是一次对整个行业前沿的一次深度巡礼。我特别关注这本书在机器学习和人工智能在负荷预测中的应用部分。我知道，近些年来，随着大数据和算力的飞速发展，这些新兴技术已经深刻地改变了许多行业，电力系统也不例外。我一直对如何将这些先进技术有效地应用于实际负荷预测抱有浓厚的兴趣，但苦于没有系统性的指导。这本书在这方面的内容，可以说是相当详尽和前沿。它并没有仅仅提及“机器学习”这个大概念，而是非常具体地介绍了多种主流的机器学习算法，比如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines）以及近年来非常火的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。更让我惊喜的是，它不仅介绍了这些算法的原理，还详细阐述了它们在负荷预测中的具体应用场景、数据预处理的要求、模型参数的调优策略，甚至还涉及了如何评估模型的性能。书中提供的很多代码示例（虽然我没有完全照搬，但它们提供了很好的思路），让我对如何将理论转化为实际操作有了更清晰的认识。我印象特别深刻的是，它在讲解LSTM模型时，详细分析了其在处理时间序列数据中的优势，以及如何通过门控机制来捕捉长期依赖关系，这对于理解负荷随时间变化的复杂性非常有帮助。此外，书中还探讨了如何结合多种预测方法，比如将传统方法与机器学习模型进行集成，以提高预测的鲁棒性和准确性。这种“博采众长”的思想，让我看到了未来负荷预测发展的一个重要方向。我甚至开始思考，是否可以尝试将书中提到的一些算法，应用于我目前负责的某个特定区域的负荷预测中，看看能否获得更好的效果。这本书让我感觉，负荷预测不再是停留在过去的经验和统计模型，而是正在向着更加智能化、精细化的方向发展，而这本书，恰好是连接过去与未来的一个重要桥梁。
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