電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測是電網(wǎng)運(yùn)行管理的核心環(huán)節(jié)，其精度直接影響電網(wǎng)調(diào)度的經(jīng)濟(jì)性、供電可靠性及新能源消納能力。隨著電力系統(tǒng)向“雙碳”目標(biāo)轉(zhuǎn)型、新能源大規(guī)模并網(wǎng)及電力市場改革深化，負(fù)荷預(yù)測的復(fù)雜性與應(yīng)用場景的多樣性顯著提升。本文結(jié)合典型模型的技術(shù)特征與工程實(shí)踐，剖析負(fù)荷預(yù)測模型在電網(wǎng)調(diào)度、需求響應(yīng)、新能源消納等場景的應(yīng)用邏輯，探討優(yōu)化路徑，為電力系統(tǒng)規(guī)劃與運(yùn)行提供參考。一、負(fù)荷預(yù)測模型的技術(shù)體系與適用場景（一）傳統(tǒng)統(tǒng)計模型：從線性擬合到時間序列分析1.回歸分析模型（如多元線性回歸）原理：通過分析負(fù)荷與影響因素（如氣溫、節(jié)假日、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）的線性關(guān)聯(lián)，構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測方程。適用場景：負(fù)荷特性穩(wěn)定、影響因素線性關(guān)系顯著的區(qū)域（如工業(yè)負(fù)荷占比高的電網(wǎng)）。案例：某省級電網(wǎng)采用多元線性回歸模型，結(jié)合氣溫、工業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)月度基礎(chǔ)負(fù)荷預(yù)測，誤差控制在3%以內(nèi)，支撐電網(wǎng)中長期規(guī)劃。2.時間序列模型（如ARIMA、SARIMA）原理：基于負(fù)荷的歷史時序特性（趨勢、周期性），通過差分、自回歸、移動平均擬合負(fù)荷波動。適用場景：短期負(fù)荷預(yù)測（如日前、日內(nèi)），負(fù)荷波動規(guī)律明確且受突發(fā)因素干擾小的場景。案例：某城市電網(wǎng)采用SARIMA模型，考慮日/周周期特性，日前負(fù)荷預(yù)測精度達(dá)95%，輔助實(shí)時調(diào)度決策。（二）機(jī)器學(xué)習(xí)模型：從特征映射到非線性擬合1.支持向量機(jī)（SVM）原理：通過核函數(shù)將負(fù)荷數(shù)據(jù)映射至高維空間，構(gòu)建最優(yōu)分類/回歸超平面，擬合非線性負(fù)荷特性。適用場景：中小規(guī)模數(shù)據(jù)集、負(fù)荷受多因素非線性影響的場景（如商業(yè)負(fù)荷占比高的區(qū)域）。案例：某商業(yè)園區(qū)采用SVM模型，結(jié)合氣象、商業(yè)活動數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)小時級負(fù)荷預(yù)測，誤差較傳統(tǒng)模型降低2個百分點(diǎn)，支撐分布式能源消納。2.隨機(jī)森林（RF）原理：通過多棵決策樹的集成學(xué)習(xí)，降低過擬合風(fēng)險，同時輸出特征重要性，輔助因素分析。適用場景：多因素耦合、數(shù)據(jù)噪聲大的場景（如居民負(fù)荷占比高的配電網(wǎng)）。案例：某縣域配電網(wǎng)采用RF模型，分析氣溫、電價、用戶行為等12類特征，日負(fù)荷預(yù)測精度提升至96%，優(yōu)化儲能充放電策略。（三）深度學(xué)習(xí)模型：從序列建模到時空融合1.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）原理：通過門控機(jī)制（輸入門、遺忘門、輸出門）捕捉負(fù)荷的長短期時序依賴，緩解梯度消失問題。適用場景：中長期負(fù)荷預(yù)測、負(fù)荷序列存在強(qiáng)時序關(guān)聯(lián)的場景（如電網(wǎng)側(cè)連續(xù)負(fù)荷曲線預(yù)測）。案例：某省級電網(wǎng)采用LSTM模型，結(jié)合歷史負(fù)荷、氣象、電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)季度負(fù)荷預(yù)測，誤差較ARIMA降低4%，支撐新能源基地并網(wǎng)規(guī)劃。2.Transformer模型原理：通過自注意力機(jī)制（Self-Attention）捕捉負(fù)荷序列的全局依賴，并行計算提升效率。適用場景：超短期負(fù)荷預(yù)測（如分鐘級）、多源數(shù)據(jù)高維特征融合的場景（如城市電網(wǎng)實(shí)時負(fù)荷調(diào)控）。案例：某特大城市電網(wǎng)采用Transformer模型，融合PMU（相量測量單元）數(shù)據(jù)、氣象實(shí)況，實(shí)現(xiàn)5分鐘級負(fù)荷預(yù)測，精度達(dá)98%，輔助虛擬電廠實(shí)時調(diào)度。（四）混合模型：優(yōu)勢互補(bǔ)的集成策略原理：結(jié)合傳統(tǒng)模型的解釋性與深度學(xué)習(xí)的非線性擬合能力，或融合多模型輸出（如加權(quán)平均、Stacking），提升預(yù)測魯棒性。適用場景：復(fù)雜場景（如新能源高滲透率電網(wǎng)、多類型負(fù)荷混合區(qū)域）。案例：某新能源基地配套電網(wǎng)采用“LSTM+ARIMA”混合模型，LSTM捕捉風(fēng)光出力的隨機(jī)性，ARIMA擬合基礎(chǔ)負(fù)荷趨勢，日前凈負(fù)荷預(yù)測誤差降低至5%，支撐儲能調(diào)度與電網(wǎng)調(diào)頻。二、典型應(yīng)用場景與實(shí)踐成效（一）電網(wǎng)調(diào)度：從安全約束到經(jīng)濟(jì)運(yùn)行在電網(wǎng)實(shí)時調(diào)度中，超短期（分鐘級）、短期（日前）負(fù)荷預(yù)測是機(jī)組組合、AGC（自動發(fā)電控制）的核心輸入。某區(qū)域電網(wǎng)采用Transformer模型，融合實(shí)時負(fù)荷、氣象雷達(dá)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)15分鐘級負(fù)荷預(yù)測，精度提升至97.5%，使火電調(diào)峰深度降低10%，節(jié)約調(diào)峰成本約8%；同時，結(jié)合風(fēng)電/光伏預(yù)測數(shù)據(jù)，優(yōu)化跨省區(qū)電力交易計劃，棄風(fēng)率降低3個百分點(diǎn)。（二）需求響應(yīng)：從負(fù)荷削減到柔性調(diào)控在用戶側(cè)需求響應(yīng)（DR）中，精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測是資源調(diào)度的前提。某工業(yè)園區(qū)采用RF模型，分析企業(yè)生產(chǎn)計劃、電價政策、氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測可調(diào)節(jié)負(fù)荷容量（如工業(yè)電機(jī)、空調(diào)負(fù)荷），提前24小時制定DR方案。實(shí)踐中，該園區(qū)DR響應(yīng)量預(yù)測誤差控制在5%以內(nèi)，單次響應(yīng)可減少高峰負(fù)荷20MW，降低電網(wǎng)峰谷差15%，同時為參與企業(yè)節(jié)約電費(fèi)約15%。（三）新能源消納：從被動接納到主動調(diào)控在新能源高滲透率電網(wǎng)中，負(fù)荷預(yù)測需與風(fēng)光預(yù)測協(xié)同。某新能源基地電網(wǎng)采用“LSTM+物理約束”混合模型，LSTM學(xué)習(xí)歷史負(fù)荷-風(fēng)光耦合特性，物理約束（如電網(wǎng)傳輸容量、機(jī)組爬坡率）修正預(yù)測偏差。該模型使日內(nèi)凈負(fù)荷預(yù)測誤差從8%降至5%，支撐儲能系統(tǒng)優(yōu)化充放電，新能源消納率提升至98%，減少棄光棄風(fēng)電量約5000萬kWh/年。三、面臨的挑戰(zhàn)與優(yōu)化路徑（一）核心挑戰(zhàn)1.數(shù)據(jù)質(zhì)量瓶頸：負(fù)荷數(shù)據(jù)存在缺失、噪聲（如計量誤差、通信干擾），氣象、社會事件等外部數(shù)據(jù)的時空匹配度不足，影響模型輸入可靠性。2.多因素耦合難題：負(fù)荷受氣象（氣溫、降水）、社會（節(jié)假日、政策）、電網(wǎng)運(yùn)行（新能源出力、電價）等多因素非線性耦合影響，傳統(tǒng)特征工程難以全面刻畫。3.模型泛化能力不足：不同區(qū)域（如城鄉(xiāng)、不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）負(fù)荷特性差異大，模型遷移性差；極端場景（如寒潮、疫情）下，歷史數(shù)據(jù)分布偏移，預(yù)測精度驟降。（二）優(yōu)化策略1.數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)處理：采用自適應(yīng)濾波（如Kalman濾波）清洗負(fù)荷數(shù)據(jù)，結(jié)合時空插值（如IDW、Kriging）補(bǔ)全氣象數(shù)據(jù)；通過因果推斷（如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)）篩選關(guān)鍵影響因素，降低噪聲干擾。2.多模型動態(tài)融合：構(gòu)建“在線學(xué)習(xí)+模型池”架構(gòu)，根據(jù)實(shí)時誤差動態(tài)調(diào)整模型權(quán)重（如LSTM捕捉時序趨勢，RF處理突發(fā)因素）；引入聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在保護(hù)用戶隱私的前提下，融合多區(qū)域數(shù)據(jù)提升泛化能力。3.物理-數(shù)據(jù)雙驅(qū)動建模：將電網(wǎng)物理約束（如N-1安全、機(jī)組爬坡率）嵌入深度學(xué)習(xí)模型（如在LSTM中加入約束層），結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，模擬極端場景下的負(fù)荷特性，提升模型魯棒性。四、未來發(fā)展方向1.多源數(shù)據(jù)深度融合：整合電網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)（如智能電表、PMU）、衛(wèi)星遙感（如城市熱島監(jiān)測）、社會感知數(shù)據(jù)（如交通流量、社交媒體），構(gòu)建全域負(fù)荷特征空間。2.邊緣-云端協(xié)同計算：在邊緣側(cè)部署輕量級模型（如簡化版Transformer）實(shí)現(xiàn)實(shí)時預(yù)測，云端訓(xùn)練復(fù)雜模型并更新邊緣模型，平衡精度與實(shí)時性。3.數(shù)字孿生與預(yù)測閉環(huán)：構(gòu)建電網(wǎng)數(shù)字孿生體，實(shí)時映射物理電網(wǎng)狀態(tài)，通過預(yù)測-仿真-修正閉環(huán)，動態(tài)優(yōu)化預(yù)測模型，支撐“源網(wǎng)荷儲”協(xié)同調(diào)控。結(jié)語電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測模型的應(yīng)用已從