智能電網(wǎng)負荷預(yù)測與調(diào)度方法隨著“雙碳”目標推進，新能源大規(guī)模并網(wǎng)、電力電子化設(shè)備普及，智能電網(wǎng)面臨源-網(wǎng)-荷-儲多維度互動的復(fù)雜運行場景。負荷預(yù)測作為電網(wǎng)調(diào)度的“前哨”，其精度直接影響發(fā)電計劃制定、電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行；而調(diào)度方法則是平衡供需、優(yōu)化資源配置的“中樞”。二者的協(xié)同優(yōu)化成為提升電網(wǎng)韌性、經(jīng)濟性與清潔性的核心路徑。本文從預(yù)測模型迭代、調(diào)度策略創(chuàng)新及二者耦合機制出發(fā)，探討面向新型電力系統(tǒng)的負荷預(yù)測與調(diào)度技術(shù)體系。一、負荷預(yù)測方法的演進與實踐負荷預(yù)測的核心挑戰(zhàn)在于捕捉非線性波動（如新能源并網(wǎng)、需求側(cè)響應(yīng)）與時空耦合特性（如區(qū)域負荷聯(lián)動、氣象因子影響）。其方法體系經(jīng)歷了從傳統(tǒng)統(tǒng)計模型到智能算法融合的迭代。（一）傳統(tǒng)預(yù)測方法的適配性延伸時間序列法（如ARIMA）依托歷史負荷數(shù)據(jù)的周期性特征，在居民負荷的日/周周期場景中仍具實用價值，但其線性假設(shè)難以適配新能源并網(wǎng)后的負荷突變?；貧w分析法通過構(gòu)建負荷與氣溫、節(jié)假日、產(chǎn)業(yè)活動的多元模型，可解釋部分外部因子影響，但因子選擇的主觀性易導(dǎo)致偏差。這類方法更適合作為“基準模型”，與智能算法結(jié)合形成混合架構(gòu)。（二）智能預(yù)測方法的突破與融合1.機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的精準化隨機森林通過集成多棵決策樹降低過擬合風(fēng)險，在工業(yè)、商業(yè)負荷的分類預(yù)測中表現(xiàn)優(yōu)異，可識別不同用戶群體的負荷特性差異；梯度提升樹（GBDT）通過殘差迭代優(yōu)化，對極端天氣、政策調(diào)控導(dǎo)致的負荷跳變捕捉更敏銳，在電網(wǎng)峰荷預(yù)測中誤差降低約10%。2.深度學(xué)習(xí)的時空建模長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借門控機制解決傳統(tǒng)RNN的梯度消失問題，在負荷的長周期趨勢（季節(jié)變化）與短周期波動（分鐘級用電）預(yù)測中實現(xiàn)動態(tài)建模；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）突破空間獨立性假設(shè)，通過電網(wǎng)拓撲的圖嵌入，捕捉區(qū)域負荷的聯(lián)動效應(yīng)（如相鄰變電站負荷的耦合關(guān)系），在城市電網(wǎng)預(yù)測中精度提升15%~20%。3.多源數(shù)據(jù)融合的預(yù)測范式融合氣象（溫度、光照）、用戶行為（用電習(xí)慣、需求響應(yīng)參與度）、電網(wǎng)運行（潮流分布、設(shè)備狀態(tài)）數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合模型，可構(gòu)建“物理機理+數(shù)據(jù)驅(qū)動”的混合架構(gòu)。例如，基于注意力機制的模型能自動分配數(shù)據(jù)源權(quán)重，在臺風(fēng)、寒潮等極端天氣下的負荷預(yù)測精度提升15%~20%。二、智能電網(wǎng)調(diào)度方法的體系構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的調(diào)度目標從“單一經(jīng)濟優(yōu)化”拓展為安全-經(jīng)濟-環(huán)保-靈活四維目標，調(diào)度策略需適配多能源協(xié)同、需求側(cè)互動的復(fù)雜場景。（一）調(diào)度目標的多維拓展安全約束：滿足N-1準則、電壓穩(wěn)定裕度等電網(wǎng)運行約束；經(jīng)濟優(yōu)化：降低發(fā)電側(cè)燃料成本、電網(wǎng)損耗及需求側(cè)響應(yīng)補償成本；環(huán)保優(yōu)先：最大化消納風(fēng)光等清潔能源，減少碳排放；靈活調(diào)節(jié)：預(yù)留旋轉(zhuǎn)備用容量，應(yīng)對新能源出力的隨機性。（二）調(diào)度策略的技術(shù)迭代1.集中式與分布式調(diào)度的協(xié)同集中式調(diào)度（如AGC/EDC）依托全局信息實現(xiàn)最優(yōu)決策，但通信延遲與計算復(fù)雜度限制實時性；分布式調(diào)度（如多智能體系統(tǒng)）通過區(qū)域自治降低系統(tǒng)負擔(dān)，二者結(jié)合形成“全局優(yōu)化-區(qū)域自治”的分層架構(gòu)。例如，配電網(wǎng)采用“主站-邊緣節(jié)點”協(xié)同調(diào)度，邊緣節(jié)點實時處理本地光伏消納、電動汽車充電，主站優(yōu)化跨區(qū)域功率傳輸。2.多能源協(xié)同調(diào)度構(gòu)建電-熱-氣-氫多能流耦合的調(diào)度模型，打破能源子系統(tǒng)壁壘。以綜合能源系統(tǒng)為例，利用熱力系統(tǒng)慣性（熱儲能、管網(wǎng)熱延遲）平抑風(fēng)電波動，通過燃氣輪機快速調(diào)節(jié)彌補光伏間歇性，實現(xiàn)多能源互補互濟，系統(tǒng)靈活性提升20%~30%。3.需求響應(yīng)的深度挖掘?qū)⒂脩糌摵赊D(zhuǎn)化為“虛擬可調(diào)資源”，通過分時電價、直接負荷控制（DLC）引導(dǎo)錯峰用電。例如，工業(yè)用戶的可中斷負荷在峰荷時段參與調(diào)度，獲得補償?shù)耐瑫r，降低系統(tǒng)峰谷差達10%~15%。三、預(yù)測與調(diào)度的協(xié)同優(yōu)化機制預(yù)測與調(diào)度的割裂會導(dǎo)致“計劃偏離實際”，二者的閉環(huán)協(xié)同是提升電網(wǎng)運行效率的關(guān)鍵。（一）滾動優(yōu)化與閉環(huán)反饋采用“預(yù)測-調(diào)度-反饋-修正”的閉環(huán)流程：短期預(yù)測（96點/日）指導(dǎo)日前調(diào)度；超短期預(yù)測（15分鐘級）驅(qū)動實時調(diào)度；調(diào)度后的數(shù)據(jù)反饋至預(yù)測模型，通過在線學(xué)習(xí)更新參數(shù)，精度提升約8%~12%。（二）不確定性應(yīng)對策略針對新能源、用戶行為的不確定性，引入魯棒優(yōu)化與場景分析：魯棒調(diào)度以“最壞場景”為約束，確保極端工況下的可行性；場景樹方法生成多組典型場景（如新能源出力、負荷波動），通過概率加權(quán)平衡經(jīng)濟性與可靠性。（三）數(shù)字孿生驅(qū)動的虛實映射構(gòu)建電網(wǎng)數(shù)字孿生體，實時映射物理電網(wǎng)狀態(tài)。預(yù)測模型在孿生環(huán)境中模擬調(diào)度策略的負荷響應(yīng)（如需求響應(yīng)的負荷轉(zhuǎn)移、新能源消納后的曲線變化），為決策提供“預(yù)演”支撐，調(diào)度迭代周期從小時級壓縮至15分鐘級。四、實踐案例：某省級電網(wǎng)的負荷預(yù)測與調(diào)度優(yōu)化某省級電網(wǎng)面臨新能源裝機占比超40%、負荷峰谷差突破30%的挑戰(zhàn)，技術(shù)路徑如下：1.預(yù)測端：融合氣象、用戶畫像、電網(wǎng)數(shù)據(jù)，構(gòu)建LSTM-GNN混合模型，負荷預(yù)測準確率（MAPE）從8.2%降至5.6%；2.調(diào)度端：實施“源-荷-儲”協(xié)同調(diào)度，將儲能、抽水蓄能、需求響應(yīng)納入體系，峰荷時段調(diào)用儲能放電、用戶可中斷負荷，低谷吸納新能源棄電；3.協(xié)同機制：通過滾動優(yōu)化與數(shù)字孿生反饋，調(diào)度調(diào)整周期壓縮至15分鐘級，新能源消納率提升至98%，系統(tǒng)成本降低6%。結(jié)論與展望智能電網(wǎng)負荷預(yù)測與調(diào)度技術(shù)已從“單一維度優(yōu)化”邁向“多要素協(xié)同”的新階段。未來發(fā)展趨勢包括：1.模型架構(gòu)：從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”向“物理機理+數(shù)據(jù)驅(qū)動+知識引導(dǎo)”的三元模型演進，提升可解釋性與泛化能力；2.調(diào)度范式：構(gòu)建“平急兩用”的彈