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（7)数据预处理
根据所建立的负荷预测模型，对实际数据资料进行预处理。这一步骤在某些负荷预测模型中是不可或缺的，如灰色预测技术的“生成”处理，甚至还有一些预测模型中需要将历史数据资料作平滑处理。
（8）综合分析，确定预测结果
根据选取的预测方法建立匹配的负荷预测模型，通过运算获取到初步预测值。与此同时，还需根据目前已存在的各种随机因素，及新的发展变化，进行对比分析和评价。最后调整和修正得到的初步预测值。
（9）编写预测报告，交付使用
依据最终确定下来的负荷预测值，对这次的负荷预测报告进行编写。对于获取最终预测结果的条件和制约因素等情况在预测报告里面要详细的写明出来。
（10）负荷预测管理
负荷预测报告交给相关部门之后，还需要观察分析主观客观条件的改变和预测应用反馈回来的信息开展检验工作，特殊情况之下还需修正预测值。还需要对预测结果进行误差分析，观察判断误差变化情况，分析判断所建立的预测模型是否充分。
1.4 本文主要工作
针对国内外电力负荷预测理论和预测技术的蓬勃发展与应用分析，本文主要进行了以下几项工作：
（1)总结归纳电力系统负荷预测的各类技术，分析其优缺点，经过比较之后最终选取回归分析预测技术；
（2)分析回归分析预测技术的模型、特点、原理等；
（3)建立基于回归分析的预测模型，对数据资料以及输入输出量进行分析处理，利用MATLAB进行负荷预测运算，对未来24小时进行负荷预测，对预测结果进行分析。
2 电力系统短期负荷预测的方法与技术
现代科学技术的发展十分迅猛，负荷预测技术的取得了很大的研究成果，各种各样的预测技术连续不断新兴涌现，这些预测技术总体上分为两类：经典预测方法和现代预测方法。
2.1 经典预测技术
（1）时间序列法
时间序列分析预测技术长久以来就是被公认的最经典、最系统的一类预测方法。时间序列预测法的基本思路是：假定分析的时间序列是某一个随机过程的结果，根据时间序列的原始数据资料去建立一个可以说明这个过程的模型，同时还需要进行参数估计，运用所建立的模型在已知时间序列和现有的观测值条件下去求得时间序列未来的观测值，得出其基本特征和未来发展趋势，对未来负荷进行预测。
时间序列预测技术优点是：数据资料所需要的量比较少，工作简单，在电网情况正常、气候和生产情况等因素基本不变的条件下，有着很好地预测效果；
其缺点主要是:仅仅致力于数据的拟合，而不能对各种不确定因素的影响进行综合性地考虑；当随机因素的变化较大或者错误数据没有被处理时，预测效果不是很好。
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