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基于误差概率补偿修正的短期负荷预测研究
随着电力行业的发展和智能电网的建设，短期负荷预测已成为电力运营和规划中不可或缺的一部分。精准的短期负荷预测可以帮助电力公司做出合理的调度和备用计划，避免出现电力供应不足或过剩的情况，同时也可以为电价形成、输电网规划和电源发展提供重要数据支持。
然而，由于负荷预测的复杂性和不确定性，以往的预测模型往往存在一定的误差，这些误差是由多种因素引起的，例如天气变化、工业生产过程变化、人口迁移等。因此，如何准确预测短期负荷，提高预测精度成为了研究的重点。
针对短期负荷预测中存在的误差，本文提出了一种新的方法，基于误差概率补偿修正。该方法通过分析负荷预测模型的误差特征，并借鉴随机过程理论，引入误差概率分布来描述负荷预测误差的随机性。具体的方法包括以下步骤：
（1）建立短期负荷预测模型，选择适当的预测方法和参数，得到预测值；
（2）分析预测模型的误差特征，计算模型的误差概率分布；
（3）根据误差概率分布，对预测值进行概率修正，即对预测值的概率分布进行有效缩小，提高预测精度；
（4）根据实际计量数据对修正后的预测值进行验证，计算预测误差并反馈到模型中，进行模型调整和参数优化。
该方法相比传统的负荷预测方法，具有以下优点：
（1）充分考虑负荷预测误差的随机性和不确定性，提高预测精度；
（2）修正后的预测值具有概率意义，更符合实际情况；
（3）可以随着实际计量数据的不断反馈，动态调整模型参数和方法，提高预测质量。
该方法应用于实际负荷预测中，取得了一定的成果。通过对比实验数据分析，修正预测值的偏大偏小的概率有明显改善；同时，预测精度得到明显提高。
总之，本文提出的基于误差概率补偿修正的短期负荷预测方法，具有较高的准确性和实用性。在电力行业中的应用前景值得进一步研究和探讨。