電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法的典型應(yīng)用案例——以某省級電網(wǎng)迎峰度夏負(fù)荷預(yù)測為例一、案例背景與需求分析我國某省級電網(wǎng)覆蓋區(qū)域夏季高溫持續(xù)時間長，空調(diào)負(fù)荷占比超40%，負(fù)荷峰谷差常年維持在60%以上。2023年迎峰度夏期間，該電網(wǎng)最大負(fù)荷突破1.2億千瓦，供電壓力陡增。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測是保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行、優(yōu)化發(fā)電資源配置、避免棄風(fēng)棄光的核心前提。本次預(yù)測需滿足日/小時級精度要求（日負(fù)荷預(yù)測誤差≤2.5%、小時級≤3.5%），并支撐以下場景：發(fā)電側(cè)：指導(dǎo)燃煤機(jī)組深度調(diào)峰、新能源消納能力評估；電網(wǎng)側(cè)：優(yōu)化輸變電設(shè)備運(yùn)維計劃、安排跨省區(qū)電力支援；需求側(cè)：觸發(fā)商業(yè)用戶錯峰用電、工業(yè)負(fù)荷柔性調(diào)控。二、預(yù)測方法體系構(gòu)建（一）多維度特征工程負(fù)荷預(yù)測的核心挑戰(zhàn)在于非線性耦合性（氣象-負(fù)荷、經(jīng)濟(jì)-產(chǎn)業(yè)用電、政策-需求響應(yīng)的交互影響）。本次案例整合三類特征：1.歷史負(fù)荷特征：提取近5年（____）的小時級負(fù)荷數(shù)據(jù)，通過STL分解（季節(jié)、趨勢、殘差）捕捉周期規(guī)律，生成“日負(fù)荷曲線形態(tài)”“周峰谷差”等衍生特征；2.氣象敏感特征：接入省級氣象平臺的逐小時數(shù)據(jù)（溫度、濕度、體感溫度、風(fēng)速、日照時長），并通過“溫度負(fù)荷彈性系數(shù)”（Δ負(fù)荷/Δ溫度）量化空調(diào)負(fù)荷的非線性響應(yīng)（如35℃以上每升溫1℃，負(fù)荷增長0.8%）；3.社會經(jīng)濟(jì)特征：納入GDP增速、第三產(chǎn)業(yè)占比、工業(yè)用電量增速等宏觀數(shù)據(jù)，通過灰色關(guān)聯(lián)分析篩選出“規(guī)模以上工業(yè)增加值”“居民人均可支配收入”等強(qiáng)關(guān)聯(lián)因子。（二）混合預(yù)測模型架構(gòu)采用“時間序列+機(jī)器學(xué)習(xí)+專家修正”的三層架構(gòu)，解決單一模型的局限性：1.基礎(chǔ)層：ARIMA-SARIMA模型針對負(fù)荷的周期性與趨勢性，用ARIMA捕捉長期趨勢（如經(jīng)濟(jì)增長帶來的負(fù)荷穩(wěn)步上升），SARIMA（季節(jié)性ARIMA）處理日/周/年周期（如工作日與周末的負(fù)荷差異）。通過AIC/BIC準(zhǔn)則優(yōu)化階數(shù)，訓(xùn)練集（____年）的日負(fù)荷預(yù)測MAPE為3.8%。2.增強(qiáng)層：LSTM-注意力機(jī)制模型針對非線性與多因素耦合，構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)（輸入層包含氣象、經(jīng)濟(jì)、歷史負(fù)荷特征，隱藏層3層共256神經(jīng)元，輸出層預(yù)測小時級負(fù)荷）。引入注意力機(jī)制（Attention）動態(tài)分配特征權(quán)重，例如高溫時段提升“體感溫度”的權(quán)重，節(jié)假日降低“工業(yè)負(fù)荷特征”的權(quán)重。驗(yàn)證集（2022年）的小時級預(yù)測MAPE為2.9%。3.融合層：動態(tài)權(quán)重組合模型基于“誤差互補(bǔ)性”原則，用貝葉斯融合算法動態(tài)調(diào)整ARIMA與LSTM的權(quán)重。例如：常規(guī)天氣下（溫度≤30℃），ARIMA權(quán)重占60%（因負(fù)荷規(guī)律穩(wěn)定）；極端高溫時（溫度≥35℃），LSTM權(quán)重提升至70%（因氣象敏感性主導(dǎo)）。三、實(shí)施過程與關(guān)鍵技術(shù)（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理與質(zhì)量管控1.缺失值處理：氣象數(shù)據(jù)采用“鄰近時刻插值+氣象站空間插值”（如某站點(diǎn)溫度缺失時，用周邊3個站點(diǎn)的加權(quán)平均填補(bǔ)）；負(fù)荷數(shù)據(jù)采用“ARIMA殘差修正法”（用歷史相似日的負(fù)荷模式修正缺失點(diǎn)）。2.異常值識別：通過“3σ法則+孤立森林算法”識別異常點(diǎn)（如設(shè)備故障導(dǎo)致的負(fù)荷驟降、節(jié)假日錯錄的工業(yè)負(fù)荷），并結(jié)合調(diào)度日志人工修正。3.特征歸一化：對氣象、經(jīng)濟(jì)特征采用Min-Max歸一化，歷史負(fù)荷采用Z-Score歸一化，避免量綱差異影響模型收斂。（二）模型訓(xùn)練與驗(yàn)證采用滾動驗(yàn)證法（RollingWindow）：以____年為訓(xùn)練集，2022年為驗(yàn)證集，每預(yù)測7天后滾動更新訓(xùn)練集（加入最新7天數(shù)據(jù)）。通過以下指標(biāo)優(yōu)化模型：誤差指標(biāo)：MAE（平均絕對誤差）、RMSE（均方根誤差）、MAPE（平均絕對百分比誤差）；穩(wěn)定性指標(biāo)：誤差標(biāo)準(zhǔn)差（評估模型魯棒性）。最終確定的組合模型在2022年迎峰度夏驗(yàn)證中，日負(fù)荷預(yù)測MAPE為2.3%，小時級為2.8%，滿足精度要求。四、應(yīng)用效果與價值體現(xiàn)（一）電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化2023年7月15日，預(yù)測系統(tǒng)提前48小時輸出“次日最大負(fù)荷1.18億千瓦，峰值出現(xiàn)在14:00-16:00”的結(jié)論。調(diào)度部門據(jù)此：安排2臺備用燃煤機(jī)組（共80萬千瓦）保持熱備用；協(xié)調(diào)跨省區(qū)電網(wǎng)支援120萬千瓦；觸發(fā)商業(yè)綜合體錯峰用電（削減負(fù)荷50萬千瓦）。實(shí)際負(fù)荷峰值為1.178億千瓦，預(yù)測誤差僅0.17%，保障了電網(wǎng)供需平衡。（二）新能源消納提升通過負(fù)荷預(yù)測與風(fēng)電/光伏出力預(yù)測的耦合分析，提前24小時評估消納能力。例如7月20日，預(yù)測負(fù)荷低谷時段（02:00-06:00）為0.72億千瓦，結(jié)合風(fēng)電預(yù)測（0.15億千瓦）、光伏預(yù)測（0），指導(dǎo)電網(wǎng)：安排燃煤機(jī)組深度調(diào)峰至最小技術(shù)出力（0.45億千瓦）；啟動抽水蓄能電站（消納0.12億千瓦）。最終棄風(fēng)率從預(yù)測前的8%降至2.3%，提升了清潔能源利用率。（三）經(jīng)濟(jì)效益量化發(fā)電側(cè)：減少燃煤機(jī)組非計劃啟停，單月節(jié)約燃料成本約1200萬元；電網(wǎng)側(cè)：優(yōu)化跨省區(qū)支援計劃，降低輸電損耗約800萬元；需求側(cè)：需求響應(yīng)補(bǔ)貼減少15%（因預(yù)測精度提升，錯峰指令更精準(zhǔn)）。五、經(jīng)驗(yàn)總結(jié)與啟示1.數(shù)據(jù)驅(qū)動是核心：多源數(shù)據(jù)（負(fù)荷、氣象、經(jīng)濟(jì)）的融合度直接決定預(yù)測精度，需建立“數(shù)據(jù)采集-清洗-特征工程”的全流程管控機(jī)制。2.模型需動態(tài)適配：單一模型難以應(yīng)對復(fù)雜場景，混合架構(gòu)（時間序列+機(jī)器學(xué)習(xí)）可發(fā)揮“規(guī)律捕捉+非線性擬合”的互補(bǔ)優(yōu)勢，且需根據(jù)場景（如極端天氣、節(jié)假日）動態(tài)調(diào)整權(quán)重。3.人機(jī)協(xié)同不可少：專家經(jīng)驗(yàn)（如政策變化、重大活動）需與模型輸出