针对传统灰色模型在多原始数据、长时间尺度的负荷预测情景下预测精度差的问题，文中分析了灰色模型（Gray Model，GM）的基本原理，并提出相应的改进措施，其中包括原始数据的加权处理、选取合适的初始条件及自适应优化模型参数。并将改进灰色模型（Improved Grey Model，IGM）应用于电力负荷预测。通过算例分析结果表明，无论在短期负荷预测还是在中长期负荷预测的情景下，所提出基于改进灰色模型的电力负荷预测方法相比于传统灰色模型，均具有更高的预测准确性，能够为电力系统的安全、稳定运行以及合理的规划提供重要支撑。

摘要介绍了基于Spring框架的电力负荷（本地）管理系统开发。主站部分采用的是目前比较新颖的J2EE轻量级架构—Spring+Hibernate+Tomcat，以集成使用多种优秀的开源软件项目的Appfuse为开发原型。主站采用B/S结构和Java开发平台。　关键词电力负荷（本地）管理系统；终端；主站；SpringFramework；Hibernate；开源软件工程项目电力是当今社会最重要的能源之一。供电企业在向社会提供电能的同时，保持电力系统（发、供、用）电力，电量的平衡，是保证电网安全，经济运行的重要保证，电力负荷监控技术就是为实现此目标所采取的有效技术措施。　电力系统（发、供、用）电力，

负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数因子动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码，HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），CRC 649讨论文件，2012-48（） 数量 #Abstract使用动态半参数因子模型（DSFM），我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机，该提议的方法适用于四个南欧国家（希腊，意大利，葡萄牙和西班牙）的月利率。 分析这个非同寻常的时期，我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明，两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据，需要三个非参数因素来解释95％的变化。 估计的因素负荷是单位根过程，显示出较高的持久性。 与基准模型相比，DSFM技术显示了出色的短期预测。

电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。

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文献为“基于 VMD 与 PSO 优化深度信念网络的 短期负荷预测”的caj文件，为提高短期负荷预测精度，采用变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)技术将原始历史负荷序列分解为一系列特征互异的模态函数，对每个模态函数进行特征分析并分别建立负荷预测模型。

研究电网可靠性评估中考虑最优负荷削减的问题。针对大电网系统，先在系统分析中将系统状态分为4种不同情形，对可能产生负荷削减的系统状态引入其最优负荷削减模型，在模型的目标函数中设置使负荷削减自动满足按临近原则和按负荷重要程度进行削减的加权因子，并在可靠性评估中的程序编制中予以实现。该最优模型与实际的负荷削减策略保持一致，能够得到反映电网真实可靠性水平的母线节点指标。文章给出了该最优负荷削减模型，以及相应算法，程序流程图。通过具体算例验证了该模型的有效性和实用性。

在构建安全稳定、经济低碳的智能电网的过程中，利用柔性负荷主动参与电网的协同控制受到高度重视。为挖掘和利用柔性负荷响应电网需求的调控潜力，提出一种专门针对柔性负荷的虚拟电厂构架；选取冰蓄冷空调作为典型受控对象，给出一种优先保障用户用电体验和经济性并计及电力系统供需关系的优化用电控制策略；结合空调系统的实际运行特性和用户用电期望，以设备运行费用最低、电网负荷波动最优为目标构建双层优化模型。通过算例在不同冷负荷需求下对冰蓄冷空调的控制结果进行仿真对比，验证了所提控制策略的可行性和有效性。

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