2016年“电工杯”A题电力系统短期负荷预测方案（国家二等奖）

想要做电力系统短期负荷预测，推荐看看这篇《2016 年“电工杯”A 题电力系统短期负荷预测国家二等奖》的研究。研究提出了一套挺实用的方案，通过历史负荷数据和气象数据来提高预测精度。用的技术有多元线性回归、ARIMA 模型、BP 神经网络等。最有意思的是，它结合气象因素做了详细，结果证明平均温度对负荷预测影响最大。你如果想提升自己的预测模型，不妨参考下它的思路和方法。

是 ARIMA 模型的应用，能你预测未来的负荷，精度蛮高的。如果你更喜欢深度学习的方式，BP 神经网络也能进一步提升精度。这个方案的关键是把历史数据、气象数据和数学模型有机结合，不但提升了负荷预测的准确性，还能更好地应对实际应用中的变化。

在具体实现时，可以利用 Excel 做数据，在 SPSS 里做回归。你如果想了解更多相关方法，可以参考文章里的相关链接，像是基于RBF、UKF、SVM等技术的负荷预测，都是挺有意思的补充。

建议你可以先从基础的回归做起，再尝试更复杂的模型。这种循序渐进的方式能你更好地理解和掌握预测的技巧。