该文对超长期负荷预测的算法以及其在电力系统动态优化调度中的应用作了于些探讨.该文提出了一种用于实时自适应递推超短期预报的改进时间序列法,并提出并解决了考虑多个目标,利用超短期负荷预测的结果对电力系统负荷进行实时动态调整的数学模型.鲍克斯-詹金斯(Box-Jenkins)时间序列分析经过数十年的发展,已成为一套较成熟、系统的一种方法,在许多领域得到了成功的应用.该文针对超短期负荷预报的特点,引入控制理论中的相关理论和算法.将时间序列方法略作了一些改进,并用之于实际预报.考虑到实际应用的需要,文中还对原始数据的预处理包括伪数据的剔除、序列的平稳化、标准化、序列的分解作了一些讨论.文中以实例展示了所述方法的有效性和预测精度.自从D.W.Ross和S.Kim明确了动态优化调度的思想以来,动态优化调度在理论和算法上都取得了很大进步.电力工业的市场化和DSM的发展给电力系统调度提供了新的手段,也提出了更高的要求,原来单纯以发电成本最低的调度目标已不太合适.该文提出了考虑提高设备利用率、改善用电管理等外个目标的最优动态调度模型,把部分目标作为约束处理进而将模型转换成线性规划求解.并结合模糊理论来实现动态负荷调整.