详细说明

　　一. 功能：

　　本软件包综合考虑了不同类型日(工作日、休息日、节日）、最高温度、最低温度、气候(阴、晴、雨、雪)等因素对负荷的影响，可以实现一个月内对任一天的24小时负荷预测。

　　二. 算法简介：
　　1．时间序列预测：
　　采用时间序列方法建立模型,利用前一周数据进行预测。
　　此方法特点是预测速度快。
　　2．曲线分类预测：
　　根据样本日与预报日关系进行预测。
　　它的主要思想是对过去的负荷曲线的图形特征和负荷环境进行聚类分析，寻找出与预报日负荷环境最相近
　　的几类，由它们组合出预报日负荷曲线特征。
　　3．神经网络预测：
　　利用神经网络进行样本学习、预测。
　　神经网络具有高度非线性泛函逼近能力，鲁棒性好，自适应能力强。
　　神经网络预测方法预测精度较高,抗噪声能力强。
　　4．综合预测：
　　综合上述三种方法的预测结果。
　　以上各种方法各有其优点，但是负荷预测本身包含很多不确定因素，利用各预测方法的方差和平均差，得到一种综合预测值。综合预测方法有效地提高了预测精度。

三. 操作说明:

　　 三. 操作说明:

　　 负荷预测主界面如图一所示。
　

　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 　　 图(一) 负荷预测主界面

　　1． 实际环境输入

　　用鼠标单击主界面菜单“预测环境信息”键，出现如图二所示界面。
　　在如图二所示的"环境输入"窗口填写显示日期的历史实际环境情况。
　　环境情况分"日期类型"、"天气情况"、"用电情况 "、"最高温度"和"最低温度"。
　　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图(二) 实际环境输入界面

　　“日期类型”分工作日（周一至周五）、周末（周六和周日）和节假日（国定假期：元旦、春节、五一和国庆）。除节假日须操作人员选择外，工作日和周末信息可自动确定。
　　“天气情况“一栏选择该日实际天气情况，如：阴有小雨，则选中"阴"及"小雨"两项。
　　“用电情况”表示操作人员对预测日负荷和电量的感性认识，一般情况下为正常，当发生大量拉电或限电行为时则选择偏低，而因为持续高温等原因使某日负荷明显高于附近几日负荷时则选择偏高。

　　 三. 操作说明:

　　2．历史负荷数据读入
　　用鼠标单击主界面菜单"历史负荷数据"，会出现下图所示的数据读入选择界面。
　　（1）读调度数据库功能实现从调度数据库到软件包自有数据库的转化。图三所示，输入历史负荷日期，系统将从历史负荷数据库中把该日期的历史负荷数据调入内存，并在曲线上显示。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图（三）读调度数据库界面

　　3．负荷预测
　　用鼠标单击主界面"综合负荷预报"键，首先出现预测日期输入界面。

　　确定了预测日期后按"确认"键。
　　出现预测日环境输入界面，输入完毕后，按"确认"键程序开始计算。计算完毕后，会出现提示信息框，用鼠标单击"确定"键即可。

　　 三. 操作说明:

　　4．预测结果显示

　　当预测计算完成后，会显示三个窗体，预测曲线窗体，预测数据表格窗体和预测误差曲线窗体。
　　在窗体上方显示的是负荷预测信息，包括今日日期，预测日日期，历史负荷日期和预测的方法。曲线窗体的属性（颜色，曲线宽度，显示标签），可以在属性对话框中修改。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图（五）预测结果显示

　　主界面上的“预测方法”和“显示点数”下拉框，分别是改变预测方法和显示的点数，预测方法有：时间序列，曲线分类，神经网络和信度综合。显示的点数有288，144和96。改变预测方法和点数时，曲线图也同时改变。
　　预测曲线设置了人工调整功能，可在预测曲线和误差曲线上用鼠标对曲线进行拖动修改，已达到满意的预测数值，修改后可保存数据。
　　单击"打印"键可以联机打印图形。　　

　　5．校验预测结果

　　用鼠标单击主界面"预测结果校验"键，显示界面同 4 中界面类似，但此界面中曲线一条为实际负荷曲线，一条预报曲线，均不可修改，且每次只能显示一种算法。（完）