2026年AI+電力負荷預測認證試題集含答案一、單選題（每題2分，共20題）說明：下列每題只有一個最符合題意的選項。1.在電力負荷預測中，時間序列模型ARIMA的主要局限性在于？A.無法處理非線性關系B.對短期負荷波動預測精度較低C.需要大量歷史數(shù)據(jù)才能收斂D.對外部因素（如天氣）不敏感2.某地區(qū)夏季用電高峰期，負荷曲線呈現(xiàn)明顯的“午間低谷—傍晚高峰”特征，最適合使用的AI模型是？A.神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）B.支持向量機（SVM）C.梯度提升樹（GBDT）D.混合模型（如LSTM+ARIMA）3.電力負荷預測中的“過擬合”現(xiàn)象，通常表現(xiàn)為？A.模型訓練誤差低，測試誤差高B.模型訓練誤差高，測試誤差低C.模型對噪聲數(shù)據(jù)敏感D.模型參數(shù)不收斂4.在南方某城市，冬季負荷受空調使用影響顯著，以下哪種特征工程方法最有效？A.時間特征提?。ㄈ缧r、星期幾）B.外部變量整合（如溫度、濕度）C.標準化處理D.特征選擇（如Lasso回歸）5.電力負荷預測中，滾動預測與靜態(tài)預測的主要區(qū)別是？A.滾動預測需要更多計算資源B.滾動預測能動態(tài)更新模型C.滾動預測適用于短期預測，靜態(tài)預測適用于長期D.滾動預測精度始終高于靜態(tài)預測6.某電網(wǎng)公司使用CNN模型預測每日負荷，發(fā)現(xiàn)模型對周末數(shù)據(jù)擬合較差，可能的原因是？A.CNN不擅長處理時間序列數(shù)據(jù)B.周末負荷模式與工作日差異大，未充分預處理C.CNN參數(shù)設置不當D.數(shù)據(jù)量不足7.電力負荷預測中的“數(shù)據(jù)漂移”問題，通常由以下哪項導致？A.模型過擬合B.用電習慣長期未變化C.新能源接入導致負荷特性改變D.標準化方法不統(tǒng)一8.在負荷預測模型中，RMSE指標越高，說明？A.模型預測誤差越大B.模型預測誤差越小C.模型訓練速度更快D.模型泛化能力更強9.某區(qū)域電網(wǎng)存在明顯的“居民用電—工業(yè)用電”雙峰負荷特征，以下哪種模型結構最適合？A.單層感知機（MLP）B.LSTM+Attention機制C.線性回歸模型D.決策樹模型10.電力負荷預測中，交叉驗證的主要目的是？A.減少模型訓練時間B.避免模型過擬合C.提高模型參數(shù)初始化效率D.增加模型輸出維度二、多選題（每題3分，共10題）說明：下列每題有多個符合題意的選項。1.電力負荷預測中，影響預測精度的關鍵因素包括？A.歷史負荷數(shù)據(jù)質量B.天氣預報準確性C.模型訓練樣本量D.用電政策突變2.在北方某城市冬季，電力負荷預測需考慮哪些外部變量？A.空調使用率B.供暖需求C.氣溫變化D.公共事件（如節(jié)假日）3.深度學習模型在電力負荷預測中的優(yōu)勢包括？A.非線性關系捕捉能力強B.對噪聲數(shù)據(jù)魯棒性高C.需要大量計算資源D.可解釋性較差4.電力負荷預測中的特征工程方法包括？A.時間特征分解（如趨勢、季節(jié)性）B.外部變量篩選（如天氣、經(jīng)濟指標）C.特征交叉（如溫度×濕度）D.數(shù)據(jù)降維（如PCA）5.某電網(wǎng)公司采用混合模型（如Transformer+ARIMA）預測負荷，其優(yōu)勢在于？A.結合了深度學習的長時序處理能力B.彌補了傳統(tǒng)模型的局限性C.訓練速度更快D.對異常值不敏感6.電力負荷預測中的模型優(yōu)化方法包括？A.正則化（如L1/L2）B.早停（EarlyStopping）C.超參數(shù)調優(yōu)（如網(wǎng)格搜索）D.數(shù)據(jù)增強7.在負荷預測中，如何處理“數(shù)據(jù)稀疏性”問題？A.回歸插值B.多模型融合C.重采樣技術D.外部數(shù)據(jù)補充（如氣象數(shù)據(jù)）8.電力負荷預測中的不確定性分析，通常涉及？A.預測區(qū)間估計B.敏感性分析C.模型置信度評估D.風險情景模擬9.某地區(qū)電力負荷受工業(yè)生產(chǎn)計劃影響較大，預測時需考慮哪些因素？A.工業(yè)開工率B.生產(chǎn)排班表C.原材料價格波動D.設備維護計劃10.在電力負荷預測中，模型部署需考慮？A.實時性要求B.計算資源限制C.數(shù)據(jù)安全合規(guī)D.預測結果可視化三、簡答題（每題5分，共5題）說明：根據(jù)題意簡要回答問題。1.簡述電力負荷預測中，時間序列模型ARIMA的適用場景及局限性。2.某地區(qū)夏季負荷預測發(fā)現(xiàn)，模型對高溫天氣的響應滯后，如何優(yōu)化？3.電力負荷預測中，如何平衡預測精度與計算效率？4.解釋“數(shù)據(jù)漂移”對負荷預測的影響，并提出應對策略。5.結合南方某城市實際案例，說明多模型融合在負荷預測中的應用優(yōu)勢。四、論述題（每題10分，共2題）說明：根據(jù)題意深入分析并系統(tǒng)回答問題。1.結合實際案例，論述深度學習模型（如LSTM、Transformer）在電力負荷預測中的具體應用及挑戰(zhàn)。2.分析電力負荷預測中的外部因素（如天氣、政策）如何影響預測結果，并提出應對措施。答案與解析一、單選題答案1.A2.D3.A4.B5.B6.B7.C8.A9.B10.B解析：-第1題：ARIMA假設數(shù)據(jù)線性，無法處理非線性關系。-第2題：混合模型（如LSTM+ARIMA）能同時捕捉時序和周期性特征。-第3題：過擬合表現(xiàn)為訓練誤差低但測試誤差高。-第4題：冬季負荷與溫度強相關，需整合溫度等外部變量。-第10題：交叉驗證用于評估模型泛化能力，避免過擬合。二、多選題答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD解析：-第1題：數(shù)據(jù)質量、天氣、樣本量、政策均影響預測精度。-第5題：混合模型結合深度學習與統(tǒng)計模型，提升長時序預測能力。三、簡答題答案1.ARIMA適用場景及局限性-適用場景：適用于平穩(wěn)時間序列，能捕捉趨勢和季節(jié)性（如日/周負荷）。-局限性：需大量歷史數(shù)據(jù)，對非線性關系處理差，對突發(fā)事件響應滯后。2.高溫天氣響應滯后優(yōu)化-增加溫度×時間交互特征（如“高溫持續(xù)小時數(shù)”）。-引入強化學習模型動態(tài)調整權重。3.平衡精度與效率-使用輕量級模型（如XGBoost代替CNN）。-采用特征選擇減少輸入維度。4.數(shù)據(jù)漂移應對策略-定期重新訓練模型（如每月更新）。-使用在線學習動態(tài)適應新數(shù)據(jù)。5.南方城市多模型融合案例-結合LSTM（長時序）與ARIMA（周期性），同時引入天氣變量，提升高溫時段預測精度。四、論述題答案1.深度學習模型應用及挑戰(zhàn)-應用：LSTM擅長捕捉負荷的時序依賴（如節(jié)假日效應），Transformer能并行處理長距離關系（如季節(jié)性）。-挑戰(zhàn)：