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论文对不同的预测需求提出了不同的预测模型。短期负荷预测需要预测出将来某一段时间（不超过一年）内，每天的最高、最低负荷，它主要是用来进行整个电网的安全性分析。所以对于短期负荷预测，本文提出了时间序列结合温度等相关因素的预测模型。该模型在时间序列法的基础上，结合相关因素分析的方法，充分考虑了温度对负荷的重要影响，提高了预测精度，得到了可信的结果。而超短期负荷预测则需要预测出将来某一天之中96点负荷，它主要用于对电网进行经济性分析。对于超短期负荷预测，本文采用了人工神经网络模型，并将误差反向传播算法（BP算法）和模拟退火算法（SA算法）相结合，提出了BP&SA算法，同时对输入参数进行了一定的分析，并对网络结构进行了一定的优化，提高了预测的精度。论文对上海电网三年数据进行模拟短期负荷预测与超短期负荷预测计算，得到了较为满意的结果。
论文在得到基础数据之后，对检修计划方案的制定，提出了自己的设想。为此，论文提出了安全系数的概念，将电网的安全性进行量化，对检修计划制定过程中，同时考虑安全性和经济性的检修模拟系统实现起到了一定的作用。
论文的成果在于，提出了检修模型和受电模型，同时，又用VC实现了这些模型，系统界面友好，实用性强。