供 电局级应用系统将布署多个供电公司。各地区供电公司的授权人员将通过该地区电力局域网直接访问Web服务器；有与该地区供电公司相连接的广域专网条件的授 权用户通过系统内专网访问Web服务器；不具备专线接入条件的授权用户可通过拨号接入的方式，接入地区供电公司局域网，实现对本系统的连接，通过指定的用 户账号登录本系统。该系统内的网络通迅也全部基于TCP/IP协议。
2 关键负荷预测技术研究
2.1 数据预处理－变量降维
研究对象：浙江省的实时气象数据和负荷数据。根据浙江电力负荷的特点，浙江电网夏季高峰较冬季高峰更具有研究价值[3]， 因此对浙江省2006年4月1日～9月30日的实时气象数据和负荷数据进行统计分析。其中，实时气象数据的时间间隔为3h，全省分为10个地区观测，每个 地区包括9个气象要素，名称和定义如表1所示。全省每天共有720个气象数据。负荷数据则为全省每天96点负荷值组成。
表1 气象因子名称和定义
坏 数据处理。原始气象、负荷数据中存在着一定数量的不良数据或错误数据。不良数据是指由于不符合概率统计的随机干扰，如气象状况的突然变化、人为限电、系统 或用户事故造成的不良记录。错误数据是指测量仪表或远动通道故障或者人为抄表错误造成的数据记录。如果对这些数据不做适当的处理，将对分析造成较大的误 差。气象库中如无观测数据可由前一天正常值代替。负荷数据则可以根据每天负荷曲线形状的相对固定来判定是否为坏数据。具体步骤为：
设对k天的负荷数据进行坏数据判断，计算第k天第i点全省负荷的曲线形状系数
式中Lk，i——第k天第i点的全省负荷。
同样方法计算前3天第i点的曲线形状系数，分别记为Sk-1，i，Sk-2，i，Sk-3，i，并按“近大远小”的原则加权计算近期曲线形状系数
。
如果
