摘要：从整合用电信息和气象信息等实时多信息源出发,研究了ARIMA预测及BP神经网络预测的单一模型,得出了BP神经网络预测模型更加适用于需求侧超短期负荷预测的结论,对全力推进电力需求侧管理信息平台和长效机制的建设具有重要指导作用。

摘要：结合用电负荷等多信息源数据,进行了杭州萧山区多用户负荷形态分析,其表现为高负荷率型负荷、峰平型负荷、单峰型负荷、避峰型负荷、双峰型负荷。在对单用户负荷进行分析时,发现杭州永昌锦纶有限公司等用户负荷率高,峰谷差率低,调峰潜力较低,属于高负荷率型负荷;浙江汉欣家具工业有限公司等用户负荷率低,峰谷差率高,调峰潜力较大,属于双峰型负荷。基于规划型指标分析后,发现杭州永昌锦纶有限公司出现了明显的负荷增长现象,此时应该重点考虑相应线路及变电设备的增容问题。