2025年人工智能在電力需求側(cè)仿真與預測中的應用研究報告一、引言1.1研究背景與意義在“雙碳”目標引領(lǐng)與新型電力系統(tǒng)加速構(gòu)建的雙重驅(qū)動下，我國電力系統(tǒng)正經(jīng)歷從“源隨荷動”到“源網(wǎng)荷儲協(xié)同互動”的結(jié)構(gòu)性變革。電力需求側(cè)作為新型電力系統(tǒng)的核心柔性調(diào)節(jié)資源，其負荷特性呈現(xiàn)出“高波動、強隨機、多耦合”的復雜特征——分布式光伏、風電等新能源的大規(guī)模并網(wǎng)，電動汽車、儲能系統(tǒng)等交互式負荷的廣泛普及，以及工業(yè)生產(chǎn)、居民生活用電模式的多元化演變，均使傳統(tǒng)負荷規(guī)律被徹底打破。電力需求側(cè)仿真與預測作為實現(xiàn)電力系統(tǒng)精準調(diào)度、資源優(yōu)化配置及安全穩(wěn)定運行的前提，其精度與效率直接決定新型電力系統(tǒng)的運行質(zhì)量。傳統(tǒng)預測方法（如時間序列分析、回歸分析）因依賴線性假設(shè)與明確因果關(guān)系，難以適配當前負荷的非線性、多維度耦合特性，預測誤差常超過15%，已無法滿足實際調(diào)度需求。2025年，人工智能技術(shù)已進入“深度融合應用”階段，其在特征提取、非線性映射及動態(tài)學習方面的核心優(yōu)勢，為破解電力需求側(cè)仿真預測難題提供了全新路徑。本研究通過系統(tǒng)梳理人工智能技術(shù)在需求側(cè)的應用現(xiàn)狀、突破關(guān)鍵技術(shù)瓶頸、構(gòu)建適配不同場景的仿真預測模型，可為電力企業(yè)、調(diào)度中心及政策制定者提供科學決策依據(jù)，對推動新型電力系統(tǒng)建設(shè)、提升能源利用效率、保障能源安全具有重要的理論與實踐意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述國際層面，歐美等發(fā)達國家早在2018年便啟動人工智能與電力系統(tǒng)融合的專項研究。美國能源部（DOE）主導的“GridAI”計劃，已構(gòu)建基于深度學習的區(qū)域負荷預測平臺，在加州地區(qū)實現(xiàn)工業(yè)負荷1日短期預測誤差低于6%；歐洲“Horizon2020”框架下的“AI4Grid”項目，融合強化學習與聯(lián)邦學習技術(shù)，解決了跨區(qū)域負荷數(shù)據(jù)隱私保護與協(xié)同預測的難題，在北歐五國互聯(lián)電網(wǎng)中實現(xiàn)了96小時超短期預測精度提升20%。此外，日本東京電力公司采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型，結(jié)合氣象、交通等多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了城市配電網(wǎng)用戶級負荷的精準仿真，為分布式能源調(diào)度提供了支撐。國內(nèi)方面，近年來我國在該領(lǐng)域的研究與應用呈現(xiàn)“加速追趕、局部領(lǐng)先”的態(tài)勢。國家電網(wǎng)、南方電網(wǎng)等企業(yè)均建立了人工智能實驗室，開展負荷預測與仿真技術(shù)研發(fā)——國家電網(wǎng)基于Transformer模型構(gòu)建的“負荷預測大腦”，在華北地區(qū)實現(xiàn)省級電網(wǎng)日負荷預測誤差降至5%以下；南方電網(wǎng)則將聯(lián)邦學習應用于珠三角區(qū)域負荷預測，解決了發(fā)電企業(yè)、用戶、調(diào)度中心之間的數(shù)據(jù)孤島問題。學術(shù)領(lǐng)域，清華大學、浙江大學等高校提出了融合注意力機制與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的混合模型，有效提升了新能源并網(wǎng)場景下的負荷預測精度；西安交通大學基于數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建了電力需求側(cè)仿真平臺，實現(xiàn)了負荷特性的動態(tài)模擬與場景推演。盡管國內(nèi)外研究已取得階段性成果，但仍存在三大核心瓶頸：一是多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合能力不足，氣象、經(jīng)濟、用戶行為等非電數(shù)據(jù)與負荷數(shù)據(jù)的耦合機制尚未明確；二是極端場景下的預測魯棒性欠缺，臺風、寒潮等極端天氣導致負荷突變時，模型預測誤差顯著升高；三是仿真預測模型與實際調(diào)度業(yè)務(wù)的銜接不暢，模型輸出難以直接轉(zhuǎn)化為調(diào)度指令。本研究針對上述問題，結(jié)合2025年人工智能技術(shù)最新進展，開展針對性研究。1.3研究內(nèi)容與技術(shù)路線1.3.1研究內(nèi)容本研究圍繞“數(shù)據(jù)-模型-應用”三大核心環(huán)節(jié)，重點開展以下工作：（1）構(gòu)建電力需求側(cè)多源數(shù)據(jù)體系，明確數(shù)據(jù)清洗、融合及特征工程方法；（2）研發(fā)適配不同場景的人工智能仿真預測模型，包括超短期、短期、中長期預測模型及動態(tài)仿真模型；（3）攻克極端場景魯棒性優(yōu)化、數(shù)據(jù)隱私保護等關(guān)鍵技術(shù)；（4）搭建人工智能仿真預測平臺，并通過實際案例驗證模型與平臺的有效性。1.3.2技術(shù)路線本研究采用“理論構(gòu)建-模型研發(fā)-技術(shù)突破-應用驗證”的技術(shù)路線：首先，通過文獻研究與實地調(diào)研，明確電力需求側(cè)負荷特性及仿真預測需求；其次，采集多源數(shù)據(jù)并進行預處理，構(gòu)建特征數(shù)據(jù)集；再次，基于深度學習、強化學習等技術(shù)研發(fā)多場景模型，結(jié)合關(guān)鍵技術(shù)優(yōu)化模型性能；最后，搭建平臺并在典型區(qū)域開展應用測試，形成研究結(jié)論與應用建議。1.4研究方法與創(chuàng)新點1.4.1研究方法本研究綜合運用多種研究方法：（1）文獻研究法，系統(tǒng)梳理人工智能與電力需求側(cè)仿真預測的相關(guān)理論與技術(shù)；（2）數(shù)據(jù)分析法，對多源數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析與特征挖掘，明確負荷影響因素；（3）模型構(gòu)建法，結(jié)合深度學習、機器學習等技術(shù)構(gòu)建混合仿真預測模型；（4）實證研究法，選取工業(yè)、商業(yè)、居民三類典型場景，驗證模型的有效性與實用性。1.4.2創(chuàng)新點本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在三個方面：（1）提出“多源數(shù)據(jù)深度耦合”特征工程方法，構(gòu)建包含電、氣象、經(jīng)濟、用戶行為的四維特征體系，解決非電數(shù)據(jù)與負荷數(shù)據(jù)融合難題；（2）研發(fā)“Transformer-GNN-強化學習”混合模型，實現(xiàn)超短期、短期、中長期預測的全場景覆蓋，提升極端場景下的預測魯棒性；（3）構(gòu)建“仿真-預測-調(diào)度”一體化平臺，實現(xiàn)模型輸出與實際業(yè)務(wù)的無縫銜接，提升研究成果的實用性。二、電力需求側(cè)仿真與預測的核心理論基礎(chǔ)2.1電力需求側(cè)負荷特性分析2.1.1負荷分類及特性電力需求側(cè)負荷按用戶類型可分為工業(yè)負荷、商業(yè)負荷、居民負荷及公共事業(yè)負荷四類，各類負荷具有顯著差異化特征：工業(yè)負荷（如鋼鐵、化工）具有容量大、穩(wěn)定性強、受生產(chǎn)計劃影響顯著的特點，日負荷曲線相對平穩(wěn)，波動幅度通常低于10%；商業(yè)負荷（如商場、寫字樓）受營業(yè)時間影響大，日負荷曲線呈現(xiàn)“雙峰”特征，峰谷差可達30%-40%；居民負荷受生活習慣、氣象條件影響顯著，夏季、冬季因空調(diào)使用出現(xiàn)負荷高峰，日負荷曲線峰谷差超過50%；公共事業(yè)負荷（如交通、照明）則相對穩(wěn)定，受政策與季節(jié)影響較小。2.1.2負荷影響因素識別基于2023至2024年全國10個省級電網(wǎng)的負荷數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，識別出三大類核心影響因素：（1）氣象因素，包括氣溫、濕度、降水、風速等，其中氣溫與居民負荷的相關(guān)系數(shù)高達0.82；（2）社會經(jīng)濟因素，包括GDP增速、工業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)占比等，工業(yè)增加值每增長1%，工業(yè)負荷平均增長0.73%；（3）用戶行為因素，包括節(jié)假日、作息規(guī)律、用電習慣等，節(jié)假日居民負荷較工作日平均提升15%-20%。此外，新能源并網(wǎng)、電價政策等也會對負荷特性產(chǎn)生間接影響。2.2人工智能核心技術(shù)原理2.2.1深度學習技術(shù)深度學習技術(shù)通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)特征的自動提取與非線性映射，是當前負荷預測的主流技術(shù)。其中，LSTM網(wǎng)絡(luò)通過門控機制解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的梯度消失問題，適用于負荷時間序列數(shù)據(jù)的依賴關(guān)系捕捉；Transformer模型基于自注意力機制，可并行處理長序列數(shù)據(jù)，有效提取負荷數(shù)據(jù)的長周期特征；GNN則通過圖結(jié)構(gòu)建模負荷與地理空間、電網(wǎng)拓撲的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提升區(qū)域負荷預測精度。2.2.2機器學習技術(shù)機器學習技術(shù)適用于數(shù)據(jù)量較小、特征明確的場景，常用算法包括隨機森林、梯度提升樹（XGBoost）、支持向量機（SVM）等。隨機森林通過多棵決策樹的集成學習，可有效處理負荷數(shù)據(jù)中的噪聲；XGBoost通過梯度提升優(yōu)化，在短期負荷預測中具有訓練速度快、精度高的優(yōu)勢；SVM則在小樣本負荷預測場景中表現(xiàn)突出，可通過核函數(shù)處理非線性問題。2.2.3強化學習與聯(lián)邦學習技術(shù)強化學習通過智能體與環(huán)境的交互試錯實現(xiàn)最優(yōu)決策，適用于電力需求側(cè)動態(tài)仿真與調(diào)度優(yōu)化，可模擬不同電價政策、調(diào)度策略下的負荷響應特性；聯(lián)邦學習則通過“數(shù)據(jù)不出域、模型共訓練”的模式，解決了多主體數(shù)據(jù)隱私保護問題，為跨區(qū)域、多主體的負荷協(xié)同預測提供了技術(shù)支撐。2.3仿真與預測的評價指標體系為全面評價仿真預測模型性能，構(gòu)建包含精度、魯棒性、效率三類指標的評價體系：（1）精度指標，包括平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、均方根誤差（RMSE），其中MAPE因直觀反映相對誤差，作為核心評價指標；（2）魯棒性指標，包括極端場景誤差率、數(shù)據(jù)缺失耐受率，衡量模型在極端天氣、數(shù)據(jù)不完整場景下的性能；（3）效率指標，包括模型訓練時間、預測響應時間，保障模型在實際業(yè)務(wù)中的實時性需求。具體指標定義與計算方法如表2-1所示。指標類型指標名稱指標定義計算方法優(yōu)良標準精度指標平均絕對誤差（MAE）預測值與實際值絕對誤差的平均值MAE=∑|y-?|/n，y為實際值，?為預測值，n為樣本數(shù)MAE<5MW（區(qū)域負荷）平均絕對百分比誤差（MAPE）絕對誤差占實際值百分比的平均值MAPE=∑|(y-?)/y|×100%/nMAPE<6%（超短期）、<8%（短期）均方根誤差（RMSE）反映預測誤差的離散程度RMSE=√[∑(y-?)2/n]RMSE<8MW（區(qū)域負荷）魯棒性指標極端場景誤差率極端天氣下的MAPE與正常場景的比值極端場景MAPE/正常場景MAPE比值<1.5數(shù)據(jù)缺失耐受率數(shù)據(jù)缺失10%時的MAPE與完整數(shù)據(jù)的比值數(shù)據(jù)缺失時MAPE/完整數(shù)據(jù)MAPE比值<1.2效率指標模型訓練時間模型完成一次訓練的時間實際計時（基于GPU：NVIDIAA100）短期模型<2小時預測響應時間輸入數(shù)據(jù)到輸出預測結(jié)果的時間實際計時超短期預測<1秒三、電力需求側(cè)多源數(shù)據(jù)體系構(gòu)建與預處理3.1多源數(shù)據(jù)分類與采集3.1.1數(shù)據(jù)分類框架基于負荷影響因素分析，構(gòu)建“四維一體”多源數(shù)據(jù)分類框架，包括電力數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)，每類數(shù)據(jù)進一步細分二級、三級指標，形成層次清晰的數(shù)據(jù)分類體系，具體如表3-1所示。一級類別二級類別三級指標數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)頻率電力數(shù)據(jù)負荷數(shù)據(jù)區(qū)域總負荷、行業(yè)負荷、用戶級負荷智能電表、電網(wǎng)SCADA系統(tǒng)超短期（15分鐘）、短期（1小時）電源數(shù)據(jù)分布式光伏/風電出力、集中式電源出力新能源監(jiān)控平臺、發(fā)電企業(yè)數(shù)據(jù)15分鐘電網(wǎng)數(shù)據(jù)節(jié)點電壓、線路潮流電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)5分鐘氣象數(shù)據(jù)常規(guī)氣象氣溫、濕度、降水、風速、日照氣象部門、區(qū)域氣象站1小時極端氣象臺風路徑、寒潮預警、暴雨等級氣象預警平臺實時更新社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)宏觀經(jīng)濟GDP增速、工業(yè)增加值、CPI統(tǒng)計部門、經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫月度、季度行業(yè)數(shù)據(jù)工業(yè)用電量、商業(yè)營業(yè)額、客流量行業(yè)協(xié)會、企業(yè)ERP系統(tǒng)日度、月度用戶行為數(shù)據(jù)作息數(shù)據(jù)節(jié)假日安排、上下班高峰、營業(yè)時間政務(wù)平臺、企業(yè)公告日度更新用能習慣居民空調(diào)設(shè)定溫度、工業(yè)設(shè)備啟停規(guī)律智能電表、用戶調(diào)研小時級3.1.2數(shù)據(jù)采集技術(shù)與規(guī)范數(shù)據(jù)采集采用“自動化采集+人工補充”的混合模式，確保數(shù)據(jù)的全面性與實時性。電力數(shù)據(jù)通過電網(wǎng)SCADA系統(tǒng)、智能電表以IEC61850標準協(xié)議實現(xiàn)自動化采集，采集延遲控制在1秒以內(nèi)；氣象數(shù)據(jù)通過氣象部門API接口實時獲取，極端氣象數(shù)據(jù)采用預警推送機制；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計部門、行業(yè)協(xié)會的開放數(shù)據(jù)庫定期采集，月度數(shù)據(jù)在每月5日前完成更新；用戶行為數(shù)據(jù)通過智能電表采集用電軌跡，結(jié)合政務(wù)平臺、企業(yè)公告補充作息信息。為保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，制定嚴格的數(shù)據(jù)采集規(guī)范：（1）數(shù)據(jù)格式規(guī)范，統(tǒng)一采用JSON格式存儲，時間戳精確到毫秒；（2）數(shù)據(jù)精度規(guī)范，負荷數(shù)據(jù)精度保留小數(shù)點后1位，氣象數(shù)據(jù)精度保留小數(shù)點后2位；（3）數(shù)據(jù)權(quán)限規(guī)范，敏感數(shù)據(jù)（如用戶級負荷）采用加密傳輸，符合《個人信息保護法》要求。3.2數(shù)據(jù)預處理關(guān)鍵技術(shù)3.2.1數(shù)據(jù)清洗針對數(shù)據(jù)采集過程中出現(xiàn)的缺失、異常、重復問題，采用分類型處理策略：（1）缺失值處理，短期缺失（≤3個連續(xù)數(shù)據(jù)點）采用線性插值法，長期缺失（>3個連續(xù)數(shù)據(jù)點）采用基于隨機森林的缺失值填充模型，結(jié)合同類負荷數(shù)據(jù)特征實現(xiàn)精準填充；（2）異常值處理，通過3σ準則識別異常值，結(jié)合電網(wǎng)故障記錄、氣象突變事件判斷異常原因，故障導致的異常值采用相鄰日同期數(shù)據(jù)替換，隨機噪聲導致的異常值采用滑動平均法修正；（3）重復值處理，基于時間戳與數(shù)據(jù)值雙重校驗，自動刪除重復數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)唯一性。3.2.2數(shù)據(jù)標準化與歸一化為消除不同數(shù)據(jù)維度的量綱差異，提升模型訓練效率，對數(shù)據(jù)進行標準化與歸一化處理：（1）標準化，對氣象、經(jīng)濟等連續(xù)型數(shù)據(jù)采用Z-score標準化，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0、標準差為1的分布，公式為x'=(x-μ)/σ（μ為均值，σ為標準差）；（2）歸一化，對負荷、出力等目標變量采用Min-Max歸一化，將數(shù)據(jù)映射至[0,1]區(qū)間，公式為x'=(x-x)/(x-x)（x為最小值，x為最大值）。通過處理，使模型各輸入特征權(quán)重均衡，避免因量綱差異導致的訓練偏差。3.2.3數(shù)據(jù)融合與特征工程提出“多源數(shù)據(jù)深度耦合”特征工程方法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效融合與特征提?。海?）時間維度融合，將不同頻率數(shù)據(jù)統(tǒng)一為小時級頻率，采用時間對齊算法實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的時間同步；（2）特征提取，構(gòu)建基礎(chǔ)特征、衍生特征、關(guān)聯(lián)特征三類特征集——基礎(chǔ)特征為原始數(shù)據(jù)指標，衍生特征包括負荷增長率、氣溫變化率等計算指標，關(guān)聯(lián)特征通過互信息熵計算獲得（如氣溫與居民負荷的關(guān)聯(lián)特征）；（3）特征篩選，采用遞歸特征消除（RFE）結(jié)合XGBoost特征重要性評分，剔除冗余特征，保留核心特征（如篩選出對居民負荷影響最大的5個特征：氣溫、濕度、日照、節(jié)假日、時段）。通過特征工程，將原始數(shù)據(jù)維度從128維降至32維，提升模型訓練效率的同時保留關(guān)鍵信息。3.3數(shù)據(jù)存儲與管理體系構(gòu)建“分布式+分層”數(shù)據(jù)存儲與管理體系，滿足多源數(shù)據(jù)的存儲、訪問與安全需求。采用Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）存儲海量歷史數(shù)據(jù)（如5年以上的負荷、氣象數(shù)據(jù)），采用Redis緩存實時數(shù)據(jù)（如超短期預測所需的1小時內(nèi)數(shù)據(jù)），確保數(shù)據(jù)訪問速度；采用MySQL數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、用戶信息），采用MongoDB存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如氣象預警文本、用戶調(diào)研數(shù)據(jù)）。數(shù)據(jù)管理體系包含三大模塊：（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊，實時監(jiān)控數(shù)據(jù)采集、預處理環(huán)節(jié)，定期生成數(shù)據(jù)質(zhì)量報告；（2）數(shù)據(jù)安全管理模塊，采用數(shù)據(jù)加密、訪問控制、行為審計等技術(shù)，保障數(shù)據(jù)存儲與傳輸安全；（3）數(shù)據(jù)生命周期管理模塊，對數(shù)據(jù)進行分級存儲，歷史數(shù)據(jù)采用冷備份，實時數(shù)據(jù)采用熱存儲，過期數(shù)據(jù)按規(guī)范銷毀，提升存儲資源利用率。四、基于人工智能的電力需求側(cè)仿真與預測模型研發(fā)4.1模型需求分析與場景劃分結(jié)合電力系統(tǒng)調(diào)度、規(guī)劃、營銷等業(yè)務(wù)需求，將電力需求側(cè)仿真與預測劃分為超短期（0-4小時）、短期（1-7天）、中長期（1個月-1年）三個時間尺度，以及工業(yè)、商業(yè)、居民三個典型場景，不同場景的需求與特征差異顯著，具體如表4-1所示。基于場景需求，明確模型研發(fā)的核心目標：超短期預測追求實時性與精度，支持實時調(diào)度；短期預測追求穩(wěn)定性，支持日前計劃制定；中長期預測追求趨勢性，支持電網(wǎng)規(guī)劃與電力市場交易。時間尺度典型場景核心需求負荷特征重點影響因素超短期（0-4小時）工業(yè)生產(chǎn)、商業(yè)運營實時性（響應時間<1秒）、精度（MAPE<6%）波動小、連續(xù)性強短期氣象變化、設(shè)備啟停短期（1-7天）居民生活、商業(yè)服務(wù)穩(wěn)定性（誤差波動<2%）、場景適應性日峰谷特征顯著、受作息影響大氣象預報、節(jié)假日、營業(yè)時間中長期（1個月-1年）電網(wǎng)規(guī)劃、工業(yè)擴產(chǎn)趨勢性（趨勢偏差<5%）、宏觀指導性季節(jié)波動明顯、受經(jīng)濟影響大經(jīng)濟增速、產(chǎn)業(yè)政策、季節(jié)氣象4.2多場景人工智能預測模型構(gòu)建4.2.1超短期預測模型：Transformer-LSTM混合模型針對超短期預測的實時性與精度需求，構(gòu)建Transformer-LSTM混合模型。模型分為特征提取層、時序建模層、輸出層三層結(jié)構(gòu)：（1）特征提取層采用Transformer的自注意力機制，并行提取多源數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，重點捕捉氣象、負荷的短期關(guān)聯(lián)關(guān)系；（2）時序建模層采用LSTM網(wǎng)絡(luò)，利用門控單元捕捉負荷數(shù)據(jù)的短期時序依賴，解決Transformer在短序列建模中的不足；（3）輸出層采用全連接網(wǎng)絡(luò)，輸出小時級負荷預測結(jié)果。模型訓練采用Adam優(yōu)化器，學習率設(shè)置為0.001，通過早停策略（EarlyStopping）避免過擬合，當驗證集MAPE連續(xù)5輪不下降時停止訓練。為提升實時性，采用模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32位浮點數(shù)量化為16位，使模型體積減小50%，預測響應時間控制在0.8秒以內(nèi)。4.2.2短期預測模型：GNN-XGBoost融合模型針對短期預測的穩(wěn)定性與場景適應性需求，構(gòu)建GNN-XGBoost融合模型。模型核心思路是“空間關(guān)聯(lián)建模+特征集成學習”：（1）采用GNN模型構(gòu)建區(qū)域負荷關(guān)聯(lián)圖，將地理相鄰、電網(wǎng)相連的區(qū)域作為節(jié)點，邊權(quán)重為負荷相關(guān)系數(shù)，通過圖卷積操作提取區(qū)域負荷的空間關(guān)聯(lián)特征；（2）采用XGBoost模型對氣象、節(jié)假日等特征進行集成學習，捕捉不同因素對負荷的影響權(quán)重；（3）通過加權(quán)融合策略將GNN的空間特征與XGBoost的特征權(quán)重結(jié)合，輸出日負荷預測曲線。模型采用5折交叉驗證進行訓練，通過網(wǎng)格搜索優(yōu)化XGBoost的樹深度（設(shè)為6）、學習率（設(shè)為0.01）等參數(shù)，確保模型在不同區(qū)域場景下的穩(wěn)定性。在商業(yè)負荷場景中，模型通過引入商場客流量特征，使短期預測MAPE降低至7.2%，較單一模型提升15%。4.2.3中長期預測模型：Transformer-注意力機制模型針對中長期預測的趨勢性需求，構(gòu)建基于Transformer與注意力機制的模型。模型重點優(yōu)化長序列建模與宏觀特征捕捉能力：（1）采用Transformer的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，編碼器處理歷史負荷、經(jīng)濟、氣象等長序列數(shù)據(jù)，解碼器輸出月度、季度負荷預測結(jié)果；（2）在編碼器中引入宏觀經(jīng)濟注意力機制，增強模型對GDP增速、工業(yè)增加值等宏觀因素的關(guān)注度；（3）采用季節(jié)分解模塊，將負荷數(shù)據(jù)分解為趨勢項、季節(jié)項、隨機項，分別建模后融合輸出，提升趨勢預測精度。模型訓練采用學習率衰減策略，初始學習率為0.002，每輪訓練后學習率衰減10%，訓練輪次設(shè)為50輪。在工業(yè)負荷中長期預測中，模型通過捕捉工業(yè)增加值與負荷的長期關(guān)聯(lián)，使年度負荷預測趨勢偏差控制在4.8%以內(nèi)。4.3電力需求側(cè)動態(tài)仿真模型構(gòu)建基于強化學習與數(shù)字孿生技術(shù)，構(gòu)建電力需求側(cè)動態(tài)仿真模型，實現(xiàn)“負荷響應-場景推演-效果評估”的全流程仿真。模型由環(huán)境模塊、智能體模塊、評價模塊三部分組成：（1）環(huán)境模塊構(gòu)建數(shù)字孿生場景，集成電網(wǎng)拓撲、負荷特性、電價政策等要素，模擬不同調(diào)度策略下的負荷變化環(huán)境；（2）智能體模塊采用深度確定性策略梯度（DDPG）算法，通過與環(huán)境交互學習最優(yōu)負荷調(diào)節(jié)策略，模擬用戶在峰谷電價下的用電行為調(diào)整；（3）評價模塊從經(jīng)濟性（電費節(jié)約率）、安全性（負荷波動幅度）、環(huán)保性（新能源消納率）三個維度評估仿真效果。仿真模型可支持多種場景推演，包括電價調(diào)整場景、新能源并網(wǎng)場景、極端天氣場景等。在某工業(yè)園區(qū)仿真中，模型成功推演了峰谷電價調(diào)整后，園區(qū)負荷的轉(zhuǎn)移規(guī)律，預測負荷峰谷差可降低20%，為電價政策制定提供了量化依據(jù)。4.4模型優(yōu)化策略：極端場景魯棒性提升針對極端場景下模型預測精度下降的問題，提出“數(shù)據(jù)增強+模型融合”的優(yōu)化策略：（1）數(shù)據(jù)增強，采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）構(gòu)建極端場景數(shù)據(jù)生成模型，基于歷史極端天氣數(shù)據(jù)（如2023年北方寒潮）生成大量模擬極端數(shù)據(jù)，擴充訓練集；（2）模型融合，構(gòu)建極端場景識別模塊，當檢測到極端氣象預警時，自動切換至由極端數(shù)據(jù)訓練的專用模型，與基礎(chǔ)模型進行加權(quán)融合，極端場景權(quán)重設(shè)為0.7，基礎(chǔ)場景權(quán)重設(shè)為0.3。在臺風場景測試中，優(yōu)化后的模型預測MAPE為9.8%，較優(yōu)化前的16.2%降低39.5%，顯著提升了極端場景下的預測魯棒性。此外，模型引入注意力機制，對極端氣象特征（如臺風風速）進行重點關(guān)注，進一步提升了模型對負荷突變的捕捉能力。五、關(guān)鍵支撐技術(shù)與平臺構(gòu)建5.1數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)：聯(lián)邦學習應用針對多主體數(shù)據(jù)共享中的隱私保護問題，采用聯(lián)邦學習技術(shù)構(gòu)建“去中心化”的協(xié)同預測框架?？蚣苡蓞f(xié)調(diào)者（電網(wǎng)公司）與參與者（發(fā)電企業(yè)、工業(yè)用戶、商業(yè)用戶）組成，參與者在本地訓練模型，僅上傳模型參數(shù)至協(xié)調(diào)者，協(xié)調(diào)者通過聚合參數(shù)更新全局模型，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域、模型共訓練”。具體采用橫向聯(lián)邦學習模式，當參與者數(shù)據(jù)特征相同、用戶不同時（如不同區(qū)域的工業(yè)用戶），通過聯(lián)邦平均算法（FedAvg）聚合本地模型參數(shù)；采用同態(tài)加密技術(shù)對上傳的模型參數(shù)進行加密，確保參數(shù)傳輸過程中的安全性。在珠三角區(qū)域負荷預測應用中，該框架實現(xiàn)了10家發(fā)電企業(yè)的數(shù)據(jù)協(xié)同，預測精度較單一企業(yè)數(shù)據(jù)訓練提升12%，同時避免了用戶負荷數(shù)據(jù)的直接共享，符合數(shù)據(jù)隱私保護法規(guī)。5.2模型部署與加速技術(shù)為實現(xiàn)模型在實際業(yè)務(wù)中的高效部署，構(gòu)建“云端-邊緣端”協(xié)同部署架構(gòu)：（1）云端部署中長期預測模型、動態(tài)仿真模型，采用GPU集群（NVIDIAA100×8）提供強大的計算能力，支持批量數(shù)據(jù)處理與復雜場景仿真；（2）邊緣端部署超短期、短期預測模型，在變電站、配電網(wǎng)終端部署邊緣計算節(jié)點，將模型推理過程下沉至邊緣端，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，確保實時調(diào)度需求。模型加速采用模型壓縮與推理優(yōu)化雙重技術(shù)：（1）模型壓縮通過剪枝、量化技術(shù)，去除冗余參數(shù)，將超短期預測模型參數(shù)從2000萬降至800萬；（2）推理優(yōu)化采用TensorRT推理引擎，對模型進行層融合、精度校準，使模型推理速度提升3倍。通過部署與加速技術(shù)，實現(xiàn)了超短期預測在邊緣端的實時響應，云端仿真模型支持100個場景的并行推演。5.3人工智能仿真預測平臺構(gòu)建基于上述模型與技術(shù)，構(gòu)建“電力需求側(cè)人工智能仿真預測平臺”，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)接入-模型預測-仿真推演-結(jié)果應用”的全流程閉環(huán)。平臺采用B/S架構(gòu)，分為數(shù)據(jù)層、模型層、應用層三層結(jié)構(gòu)，具體功能如下：（1）數(shù)據(jù)層：實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的自動化接入、預處理與存儲，支持數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控與異常報警，提供數(shù)據(jù)查詢、導出功能，為模型提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。（2）模型層：集成超短期、短期、中長期預測模型及動態(tài)仿真模型，支持模型選擇、參數(shù)配置、訓練更新，提供模型性能評估與對比功能，用戶可根據(jù)場景需求選擇合適模型。（3）應用層：包含預測結(jié)果展示、仿真場景推演、調(diào)度方案生成三大模塊。預測結(jié)果以曲線、圖表形式直觀展示，支持誤差分析與趨勢對比；仿真場景推演支持用戶自定義電價、氣象、政策等參數(shù)，輸出負荷響應結(jié)果；調(diào)度方案生成模塊將預測結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體調(diào)度指令，支持與電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)對接。平臺采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計，各模塊獨立部署、靈活擴展，支持高并發(fā)訪問，可滿足省級電網(wǎng)每日10萬次以上的預測請求需求。平臺界面簡潔直觀，操作流程清晰，具備良好的易用性，可適配不同層級用戶（調(diào)度員、規(guī)劃人員、管理人員）的使用需求。六、實證研究與效果分析6.1實證場景選取與數(shù)據(jù)準備選取我國東部某省級電網(wǎng)（涵蓋工業(yè)、商業(yè)、居民三類典型負荷，新能源滲透率達35%）作為實證對象，選取2023年1月-2024年12月的歷史數(shù)據(jù)作為訓練集，2025年1-6月的數(shù)據(jù)作為測試集。數(shù)據(jù)涵蓋區(qū)域總負荷、行業(yè)負荷、氣象數(shù)據(jù)（氣溫、濕度、降水等）、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)（GDP增速、工業(yè)增加值等）、用戶行為數(shù)據(jù)（節(jié)假日、營業(yè)時間等），共計120萬條數(shù)據(jù)記錄，經(jīng)預處理后形成32維特征數(shù)據(jù)集。實證研究分為超短期（0-4小時）、短期（1-7天）、中長期（1-6個月）三個時間尺度，以及極端天氣（2025年3月寒潮）場景，全面驗證模型與平臺的性能。6.2預測模型實證結(jié)果與分析6.2.1超短期預測結(jié)果超短期預測采用Transformer-LSTM混合模型，測試集為2025年6月1-30日的小時級數(shù)據(jù)，預測結(jié)果如表6-1所示。模型在工業(yè)、商業(yè)、居民三類場景下的MAPE分別為5.1%、5.8%、5.5%，均低于6%的優(yōu)良標準，其中工業(yè)負荷預測精度最高，因工業(yè)負荷連續(xù)性強、波動??；居民負荷因受氣象影響大，精度略低但仍滿足需求。與傳統(tǒng)LSTM模型相比，混合模型MAPE降低18.3%，主要得益于Transformer對多源特征的高效提取。模型預測響應時間為0.7秒，滿足實時調(diào)度需求。場景類型MAE（MW）MAPE（%）RMSE（MW）響應時間（秒）較傳統(tǒng)LSTM提升（%）工業(yè)負荷3.25.14.80.720.1商業(yè)負荷4.55.86.30.716.5居民負荷4.15.55.90.718.2區(qū)域總負荷4.85.46.50.718.36.2.2短期預測結(jié)果短期預測采用GNN-XGBoost融合模型，測試集為2025年6月1-30日的日負荷數(shù)據(jù)，預測結(jié)果如表6-2所示。模型在三類場景下的MAPE均低于8%，其中區(qū)域總負荷MAPE為7.1%，較GNN模型（8.5%）、XGBoost模型（8.2%）分別提升16.5%、13.4%，驗證了融合模型的優(yōu)勢。模型在工作日與節(jié)假日場景下的誤差波動僅為1.2%，體現(xiàn)了良好的穩(wěn)定性，主要得益于GNN對空間關(guān)聯(lián)特征的捕捉與XGBoost的集成學習能力。場景類型MAE（MW）MAPE（%）誤差波動（%）較GNN提升（%）較XGBoost提升（%）工業(yè)負荷4.36.81.018.114.8商業(yè)負荷5.77.81.315.312.2居民負荷5.27.51.416.213.0區(qū)域總負荷5.97.11.216.513.46.2.3中長期預測結(jié)果中長期預測采用Transformer-注意力機制模型，測試集為2025年1-6月的月度負荷數(shù)據(jù)，預測結(jié)果如表6-3所示。模型對區(qū)域總負荷的月度預測MAPE為7.3%，季度預測MAPE為6.5%，年度趨勢偏差為4.6%，均滿足中長期預測需求。其中工業(yè)負荷中長期預測精度最高（月度MAPE6.2%），因工業(yè)負荷受經(jīng)濟因素影響具有較強的趨勢性；居民負荷因季節(jié)波動大，精度略低（月度MAPE7.8%）。與傳統(tǒng)ARIMA模型相比，模型月度預測MAPE降低22.1%，體現(xiàn)了對長序列趨勢的精準捕捉能力。預測尺度場景類型MAE（MW）MAPE（%）趨勢偏差（%）較ARIMA提升（%）月度工業(yè)負荷5.86.2-23.5商業(yè)負荷7.17.6-21.8居民負荷6.97.8-20.3季度區(qū)域總負荷6.56.5-22.5年度區(qū)域總負荷--4.625.26.3極端場景與仿真模型實證結(jié)果6.3.1極端天氣場景預測結(jié)果選取2025年3月我國東部某省寒潮極端天氣場景（氣溫較常年同期驟降12℃，伴隨雨雪冰凍），驗證優(yōu)化后模型的魯棒性。測試數(shù)據(jù)為寒潮期間（3月10日-3月15日）的小時級負荷數(shù)據(jù)，對比優(yōu)化前后模型及傳統(tǒng)模型的預測性能，結(jié)果如表6-4所示。優(yōu)化后的混合模型在寒潮場景下的區(qū)域總負荷MAPE為9.5%，極端場景誤差率（極端場景MAPE/正常場景MAPE）為1.38，均優(yōu)于優(yōu)良標準（比值<1.5）。較優(yōu)化前模型（MAPE16.3%）提升41.7%，較傳統(tǒng)ARIMA模型（MAPE22.6%）提升58.0%。從負荷突變時刻（3月12日凌晨氣溫驟降時段）的預測效果來看，優(yōu)化模型提前2小時捕捉到負荷上升趨勢，預測峰值與實際峰值偏差僅為3.2MW，而傳統(tǒng)模型峰值偏差達12.5MW，充分驗證了“數(shù)據(jù)增強+模型融合”策略在極端場景下的有效性——GAN生成的模擬寒潮數(shù)據(jù)使模型提前學習到負荷突變規(guī)律，極端場景識別模塊與注意力機制則確保了對關(guān)鍵氣象特征的精準響應。模型類型MAE（MW）MAPE（%）極端場景誤差率峰值偏差（MW）優(yōu)化后混合模型7.29.51.383.2優(yōu)化前模型12.816.32.378.9傳統(tǒng)ARIMA模型17.522.63.2812.56.3.2動態(tài)仿真模型實證結(jié)果以某工業(yè)園區(qū)（包含20家制造企業(yè)、5座商業(yè)綜合體，分布式光伏裝機容量50MW）為對象，基于動態(tài)仿真模型開展峰谷電價調(diào)整場景推演。設(shè)定仿真參數(shù)：峰段電價提升至1.2元/度（原0.8元/度），谷段電價降至0.3元/度（原0.5元/度），仿真周期為30天，對比仿真結(jié)果與實際執(zhí)行效果。仿真模型預測園區(qū)負荷峰谷差將從調(diào)整前的42MW降至33MW，下降21.4%；工業(yè)企業(yè)平均日用電量下降3.2%，電費支出降低8.5%；分布式光伏消納率從68%提升至82%。實際執(zhí)行30天后，園區(qū)負荷峰谷差為34.5MW，下降17.9%，與仿真預測偏差僅3.5個百分點；工業(yè)企業(yè)電費支出降低7.8%，光伏消納率提升至79%，仿真結(jié)果與實際效果的吻合度較高。誤差主要源于部分企業(yè)因生產(chǎn)工藝限制未完全響應電價調(diào)整，模型通過引入“企業(yè)響應意愿系數(shù)”（基于歷史數(shù)據(jù)訓練獲得）進行迭代優(yōu)化后，后續(xù)仿真偏差可降至2%以內(nèi)，充分說明模型能夠精準模擬負荷對政策的響應機制，為電價優(yōu)化、需求響應策略制定提供可靠支撐。6.3.3平臺應用效果驗證將人工智能仿真預測平臺在該省級電網(wǎng)調(diào)度中心試運行3個月（2025年4月-6月），從調(diào)度效率、經(jīng)濟收益、新能源消納三個維度驗證應用效果：（1）調(diào)度效率方面，超短期預測響應時間從傳統(tǒng)系統(tǒng)的3秒縮短至0.7秒，調(diào)度指令生成效率提升76.7%，電網(wǎng)頻率波動范圍從±0.2Hz收窄至±0.1Hz；（2）經(jīng)濟收益方面，基于短期預測的日前發(fā)電計劃優(yōu)化使火電機組煤耗降低2.3g/kWh，全電網(wǎng)每月節(jié)約燃料成本約1200萬元；（3）新能源消納方面，中長期預測指導的新能源并網(wǎng)規(guī)劃使區(qū)域風電、光伏棄電率從5.8%降至3.2%，每月增加新能源發(fā)電量約800萬kWh。平臺試運行期間無重大故障，用戶滿意度調(diào)查顯示，調(diào)度員對平臺