電力系統(tǒng)作為國民經(jīng)濟(jì)的“能源血脈”，其供需平衡直接關(guān)系到電網(wǎng)安全、能源效率與用戶體驗。隨著新能源大規(guī)模并網(wǎng)、電力市場化改革深化，傳統(tǒng)“計劃式”電力生產(chǎn)模式向“市場驅(qū)動、源網(wǎng)荷儲互動”的新型體系轉(zhuǎn)型，供需預(yù)測的精度與時效性成為核心挑戰(zhàn)。供需預(yù)測模型通過整合多源數(shù)據(jù)、模擬電力系統(tǒng)動態(tài)規(guī)律，為電網(wǎng)調(diào)度、電力交易、新能源消納等環(huán)節(jié)提供決策支撐，是實現(xiàn)電力系統(tǒng)“安全、經(jīng)濟(jì)、清潔”運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)工具。一、供需預(yù)測模型的技術(shù)演進(jìn)與核心類型（一）傳統(tǒng)統(tǒng)計模型：從“線性擬合”到“時序規(guī)律挖掘”傳統(tǒng)模型以時間序列分析為核心，自回歸移動平均模型（ARIMA）通過差分、自回歸、移動平均三個維度捕捉負(fù)荷/出力的周期性與趨勢性，在數(shù)據(jù)平穩(wěn)、規(guī)律明確的場景（如傳統(tǒng)火電負(fù)荷預(yù)測）中表現(xiàn)穩(wěn)定；指數(shù)平滑法（如Holt-Winters）則通過對歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均，平衡近期與長期趨勢的影響，但對非線性、多因素耦合的場景適應(yīng)性不足。（二）機(jī)器學(xué)習(xí)模型：從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”到“復(fù)雜關(guān)系建?！彪S著電力系統(tǒng)復(fù)雜度提升，機(jī)器學(xué)習(xí)模型成為主流。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）通過門控機(jī)制解決傳統(tǒng)RNN的梯度消失問題，能有效捕捉負(fù)荷/新能源出力的長期依賴（如季節(jié)、節(jié)假日效應(yīng)）；隨機(jī)森林（RandomForest）通過多棵決策樹的集成學(xué)習(xí)，在處理氣象、用戶行為等多維度特征時表現(xiàn)出強(qiáng)魯棒性；梯度提升樹（XGBoost、LightGBM）則通過迭代優(yōu)化損失函數(shù)，提升預(yù)測精度。此外，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）開始應(yīng)用于電網(wǎng)拓?fù)渑c區(qū)域負(fù)荷的空間關(guān)聯(lián)建模，進(jìn)一步挖掘地理、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)對供需的影響。（三）混合模型：“機(jī)理+數(shù)據(jù)”的雙輪驅(qū)動為兼顧物理規(guī)律與數(shù)據(jù)價值，混合模型將電力系統(tǒng)機(jī)理（如傳熱、電磁方程）與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型結(jié)合。例如，在新能源預(yù)測中，物理模型（如光伏功率的輻照度-溫度-功率曲線）與LSTM結(jié)合，既利用氣象數(shù)據(jù)的物理關(guān)聯(lián)，又通過歷史功率數(shù)據(jù)修正模型偏差；在電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測中，將經(jīng)濟(jì)增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等宏觀因素通過計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型轉(zhuǎn)化為特征，再輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提升預(yù)測的場景適應(yīng)性。二、供需預(yù)測模型的典型應(yīng)用場景（一）電網(wǎng)實時調(diào)度與安全運(yùn)行在電網(wǎng)調(diào)度中，超短期（分鐘級）與短期（日/周級）預(yù)測是機(jī)組組合、AGC（自動發(fā)電控制）的核心依據(jù)。例如，某區(qū)域電網(wǎng)采用LSTM+注意力機(jī)制的模型，整合實時負(fù)荷、氣象、電網(wǎng)潮流數(shù)據(jù)，將超短期負(fù)荷預(yù)測誤差從4.2%降至2.8%，支撐了新能源大發(fā)時段的火電靈活調(diào)峰，減少棄風(fēng)棄光率約3個百分點(diǎn)。（二）電力現(xiàn)貨市場交易決策電力現(xiàn)貨市場（如日前、實時市場）中，電價與供需的動態(tài)耦合要求精準(zhǔn)的量價預(yù)測。市場主體（發(fā)電企業(yè)、售電公司）通過融合LSTM（負(fù)荷/出力預(yù)測）與XGBoost（電價預(yù)測）的模型，結(jié)合歷史交易數(shù)據(jù)、氣象預(yù)報、政策信息，優(yōu)化報價策略。某省現(xiàn)貨市場中，某發(fā)電集團(tuán)應(yīng)用該模型后，報價偏差率從8%降至3.5%，現(xiàn)貨交易收益提升約12%。（三）新能源消納與源網(wǎng)荷儲協(xié)同新能源（風(fēng)電、光伏）的間歇性、隨機(jī)性是消納的主要障礙。通過物理-統(tǒng)計混合模型（如光伏的“輻照度-功率”物理模型+LSTM修正），可提前24小時預(yù)測風(fēng)光出力，輔助電網(wǎng)安排儲能充放、跨區(qū)輸電通道調(diào)度。某新能源基地應(yīng)用該模型后，風(fēng)光預(yù)測精度提升至90%以上，配套儲能利用率提升20%，年消納量增加約5億千瓦時。（四）需求側(cè)管理與用戶互動針對工商業(yè)、居民用戶的負(fù)荷預(yù)測，模型結(jié)合用戶畫像（行業(yè)、用電習(xí)慣）、氣象、電價信號，預(yù)測用戶側(cè)負(fù)荷并引導(dǎo)錯峰。某工業(yè)園區(qū)通過負(fù)荷預(yù)測模型，聯(lián)合虛擬電廠聚合用戶可調(diào)負(fù)荷，在高峰時段削減負(fù)荷約10萬千瓦，為電網(wǎng)減少峰谷差約8%，用戶側(cè)獲得需求響應(yīng)補(bǔ)貼超千萬元。三、實踐案例：某省級電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測模型優(yōu)化（一）背景與痛點(diǎn)某省級電網(wǎng)覆蓋區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)復(fù)雜（含高載能工業(yè)、新興服務(wù)業(yè)），負(fù)荷受氣溫、產(chǎn)業(yè)政策、節(jié)假日影響顯著，傳統(tǒng)ARIMA模型預(yù)測誤差長期高于5%，難以支撐新能源大規(guī)模并網(wǎng)后的調(diào)度需求。（二）模型設(shè)計與實施1.多源數(shù)據(jù)融合：整合電網(wǎng)SCADA（SupervisoryControlAndDataAcquisition）數(shù)據(jù)（負(fù)荷、電壓、電流）、氣象數(shù)據(jù)（氣溫、濕度、輻照度）、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（工業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)用電量）、政策數(shù)據(jù)（錯峰通知、電價調(diào)整），構(gòu)建特征工程。2.模型架構(gòu)：采用“XGBoost+LSTM”混合模型，XGBoost處理靜態(tài)特征（如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政策）與短期氣象影響，LSTM捕捉負(fù)荷的長期時序規(guī)律（如周/月周期），輸出層通過注意力機(jī)制融合兩者結(jié)果。3.訓(xùn)練與優(yōu)化：采用滑動窗口法劃分訓(xùn)練集，結(jié)合早停（EarlyStopping）與貝葉斯優(yōu)化調(diào)整超參數(shù)，提升模型泛化能力。（三）實施效果模型上線后，短期（日）負(fù)荷預(yù)測平均絕對誤差（MAE）從5.1%降至2.9%，超短期（15分鐘級）誤差從3.8%降至1.9%。在夏季高溫時段，該模型支撐電網(wǎng)精準(zhǔn)調(diào)度，火電調(diào)峰深度降低約15%，新能源棄電率從4.2%降至1.8%，節(jié)省調(diào)峰成本約8千萬元。四、當(dāng)前挑戰(zhàn)與優(yōu)化方向（一）核心挑戰(zhàn)1.數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸：多源數(shù)據(jù)存在時空異構(gòu)（如氣象數(shù)據(jù)的空間分辨率、電網(wǎng)數(shù)據(jù)的時間粒度不匹配）、缺失值（如用戶側(cè)數(shù)據(jù)采集不全）、噪聲（如SCADA數(shù)據(jù)受電磁干擾），影響模型輸入質(zhì)量。2.不確定性量化不足：新能源出力、極端天氣、政策突變等“黑天鵝”事件難以被現(xiàn)有模型精準(zhǔn)捕捉，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的置信區(qū)間過寬，決策參考價值受限。3.實時性與算力矛盾：超短期預(yù)測需秒級響應(yīng)，而復(fù)雜模型（如GNN+LSTM）的推理時間較長，邊緣計算資源有限的場景（如分布式新能源場站）難以部署。（二）優(yōu)化路徑1.數(shù)據(jù)治理與融合：構(gòu)建電力數(shù)據(jù)中臺，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算整合用戶側(cè)、氣象、經(jīng)濟(jì)等跨域數(shù)據(jù)；采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）修復(fù)缺失數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)完整性。2.不確定性建模：引入貝葉斯深度學(xué)習(xí)（如變分推斷LSTM），輸出預(yù)測結(jié)果的概率分布；結(jié)合蒙特卡洛模擬，量化風(fēng)光出力、負(fù)荷的不確定性區(qū)間，為調(diào)度提供風(fēng)險參考。3.模型輕量化與邊緣部署：采用知識蒸餾（KnowledgeDistillation）壓縮模型參數(shù)，或設(shè)計輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如MobileNet風(fēng)格的電力專用模型），在邊緣端（如變電站、新能源場站）實現(xiàn)實時預(yù)測。4.跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新：將數(shù)字孿生技術(shù)與預(yù)測模型結(jié)合，構(gòu)建電網(wǎng)“虛擬鏡像”，模擬不同場景下的供需演化；融合電力系統(tǒng)機(jī)理模型（如潮流計算）與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，提升極端工況下的預(yù)測可靠性。五、結(jié)論與展望電力市場供需預(yù)測模型作為能源數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心工具，其應(yīng)用已從“單一負(fù)荷預(yù)測”拓展至“源網(wǎng)荷