2025年人工智能在电力需求侧仿真与预测中的应用研究报告

2025年人工智能在电力需求侧仿真与预测中的应用研究报告一、引言1.1研究背景与意义在“双碳”目标引领与新型电力系统加速构建的双重驱动下，我国电力系统正经历从“源随荷动”到“源网荷储协同互动”的结构性变革。电力需求侧作为新型电力系统的核心柔性调节资源，其负荷特性呈现出“高波动、强随机、多耦合”的复杂特征——分布式光伏、风电等新能源的大规模并网，电动汽车、储能系统等交互式负荷的广泛普及，以及工业生产、居民生活用电模式的多元化演变，均使传统负荷规律被彻底打破。电力需求侧仿真与预测作为实现电力系统精准调度、资源优化配置及安全稳定运行的前提，其精度与效率直接决定新型电力系统的运行质量。传统预测方法（如时间序列分析、回归分析）因依赖线性假设与明确因果关系，难以适配当前负荷的非线性、多维度耦合特性，预测误差常超过15%，已无法满足实际调度需求。2025年，人工智能技术已进入“深度融合应用”阶段，其在特征提取、非线性映射及动态学习方面的核心优势，为破解电力需求侧仿真预测难题提供了全新路径。本研究通过系统梳理人工智能技术在需求侧的应用现状、突破关键技术瓶颈、构建适配不同场景的仿真预测模型，可为电力企业、调度中心及政策制定者提供科学决策依据，对推动新型电力系统建设、提升能源利用效率、保障能源安全具有重要的理论与实践意义。1.2国内外研究现状综述国际层面，欧美等发达国家早在2018年便启动人工智能与电力系统融合的专项研究。美国能源部（DOE）主导的“GridAI”计划，已构建基于深度学习的区域负荷预测平台，在加州地区实现工业负荷1日短期预测误差低于6%；欧洲“Horizon2020”框架下的“AI4Grid”项目，融合强化学习与联邦学习技术，解决了跨区域负荷数据隐私保护与协同预测的难题，在北欧五国互联电网中实现了96小时超短期预测精度提升20%。此外，日本东京电力公司采用图神经网络（GNN）模型，结合气象、交通等多源数据，实现了城市配电网用户级负荷的精准仿真，为分布式能源调度提供了支撑。国内方面，近年来我国在该领域的研究与应用呈现“加速追赶、局部领先”的态势。国家电网、南方电网等企业均建立了人工智能实验室，开展负荷预测与仿真技术研发——国家电网基于Transformer模型构建的“负荷预测大脑”，在华北地区实现省级电网日负荷预测误差降至5%以下；南方电网则将联邦学习应用于珠三角区域负荷预测，解决了发电企业、用户、调度中心之间的数据孤岛问题。学术领域，清华大学、浙江大学等高校提出了融合注意力机制与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，有效提升了新能源并网场景下的负荷预测精度；西安交通大学基于数字孪生技术，构建了电力需求侧仿真平台，实现了负荷特性的动态模拟与场景推演。尽管国内外研究已取得阶段性成果，但仍存在三大核心瓶颈：一是多源异构数据融合能力不足，气象、经济、用户行为等非电数据与负荷数据的耦合机制尚未明确；二是极端场景下的预测鲁棒性欠缺，台风、寒潮等极端天气导致负荷突变时，模型预测误差显著升高；三是仿真预测模型与实际调度业务的衔接不畅，模型输出难以直接转化为调度指令。本研究针对上述问题，结合2025年人工智能技术最新进展，开展针对性研究。1.3研究内容与技术路线1.3.1研究内容本研究围绕“数据-模型-应用”三大核心环节，重点开展以下工作：（1）构建电力需求侧多源数据体系，明确数据清洗、融合及特征工程方法；（2）研发适配不同场景的人工智能仿真预测模型，包括超短期、短期、中长期预测模型及动态仿真模型；（3）攻克极端场景鲁棒性优化、数据隐私保护等关键技术；（4）搭建人工智能仿真预测平台，并通过实际案例验证模型与平台的有效性。1.3.2技术路线本研究采用“理论构建-模型研发-技术突破-应用验证”的技术路线：首先，通过文献研究与实地调研，明确电力需求侧负荷特性及仿真预测需求；其次，采集多源数据并进行预处理，构建特征数据集；再次，基于深度学习、强化学习等技术研发多场景模型，结合关键技术优化模型性能；最后，搭建平台并在典型区域开展应用测试，形成研究结论与应用建议。1.4研究方法与创新点1.4.1研究方法本研究综合运用多种研究方法：（1）文献研究法，系统梳理人工智能与电力需求侧仿真预测的相关理论与技术；（2）数据分析法，对多源数据进行统计分析与特征挖掘，明确负荷影响因素；（3）模型构建法，结合深度学习、机器学习等技术构建混合仿真预测模型；（4）实证研究法，选取工业、商业、居民三类典型场景，验证模型的有效性与实用性。1.4.2创新点本研究的创新点主要体现在三个方面：（1）提出“多源数据深度耦合”特征工程方法，构建包含电、气象、经济、用户行为的四维特征体系，解决非电数据与负荷数据融合难题；（2）研发“Transformer-GNN-强化学习”混合模型，实现超短期、短期、中长期预测的全场景覆盖，提升极端场景下的预测鲁棒性；（3）构建“仿真-预测-调度”一体化平台，实现模型输出与实际业务的无缝衔接，提升研究成果的实用性。二、电力需求侧仿真与预测的核心理论基础2.1电力需求侧负荷特性分析2.1.1负荷分类及特性电力需求侧负荷按用户类型可分为工业负荷、商业负荷、居民负荷及公共事业负荷四类，各类负荷具有显著差异化特征：工业负荷（如钢铁、化工）具有容量大、稳定性强、受生产计划影响显著的特点，日负荷曲线相对平稳，波动幅度通常低于10%；商业负荷（如商场、写字楼）受营业时间影响大，日负荷曲线呈现“双峰”特征，峰谷差可达30%-40%；居民负荷受生活习惯、气象条件影响显著，夏季、冬季因空调使用出现负荷高峰，日负荷曲线峰谷差超过50%；公共事业负荷（如交通、照明）则相对稳定，受政策与季节影响较小。2.1.2负荷影响因素识别基于2023至2024年全国10个省级电网的负荷数据统计分析，识别出三大类核心影响因素：（1）气象因素，包括气温、湿度、降水、风速等，其中气温与居民负荷的相关系数高达0.82；（2）社会经济因素，包括GDP增速、工业增加值、第三产业占比等，工业增加值每增长1%，工业负荷平均增长0.73%；（3）用户行为因素，包括节假日、作息规律、用电习惯等，节假日居民负荷较工作日平均提升15%-20%。此外，新能源并网、电价政策等也会对负荷特性产生间接影响。2.2人工智能核心技术原理2.2.1深度学习技术深度学习技术通过构建多层神经网络实现特征的自动提取与非线性映射，是当前负荷预测的主流技术。其中，LSTM网络通过门控机制解决了传统循环神经网络（RNN）的梯度消失问题，适用于负荷时间序列数据的依赖关系捕捉；Transformer模型基于自注意力机制，可并行处理长序列数据，有效提取负荷数据的长周期特征；GNN则通过图结构建模负荷与地理空间、电网拓扑的关联关系，提升区域负荷预测精度。2.2.2机器学习技术机器学习技术适用于数据量较小、特征明确的场景，常用算法包括随机森林、梯度提升树（XGBoost）、支持向量机（SVM）等。随机森林通过多棵决策树的集成学习，可有效处理负荷数据中的噪声；XGBoost通过梯度提升优化，在短期负荷预测中具有训练速度快、精度高的优势；SVM则在小样本负荷预测场景中表现突出，可通过核函数处理非线性问题。2.2.3强化学习与联邦学习技术强化学习通过智能体与环境的交互试错实现最优决策，适用于电力需求侧动态仿真与调度优化，可模拟不同电价政策、调度策略下的负荷响应特性；联邦学习则通过“数据不出域、模型共训练”的模式，解决了多主体数据隐私保护问题，为跨区域、多主体的负荷协同预测提供了技术支撑。2.3仿真与预测的评价指标体系为全面评价仿真预测模型性能，构建包含精度、鲁棒性、效率三类指标的评价体系：（1）精度指标，包括平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE），其中MAPE因直观反映相对误差，作为核心评价指标；（2）鲁棒性指标，包括极端场景误差率、数据缺失耐受率，衡量模型在极端天气、数据不完整场景下的性能；（3）效率指标，包括模型训练时间、预测响应时间，保障模型在实际业务中的实时性需求。具体指标定义与计算方法如表2-1所示。指标类型指标名称指标定义计算方法优良标准精度指标平均绝对误差（MAE）预测值与实际值绝对误差的平均值MAE=∑|y-ŷ|/n，y为实际值，ŷ为预测值，n为样本数MAE<5MW（区域负荷）平均绝对百分比误差（MAPE）绝对误差占实际值百分比的平均值MAPE=∑|(y-ŷ)/y|×100%/nMAPE<6%（超短期）、<8%（短期）均方根误差（RMSE）反映预测误差的离散程度RMSE=√[∑(y-ŷ)²/n]RMSE<8MW（区域负荷）鲁棒性指标极端场景误差率极端天气下的MAPE与正常场景的比值极端场景MAPE/正常场景MAPE比值<1.5数据缺失耐受率数据缺失10%时的MAPE与完整数据的比值数据缺失时MAPE/完整数据MAPE比值<1.2效率指标模型训练时间模型完成一次训练的时间实际计时（基于GPU：NVIDIAA100）短期模型<2小时预测响应时间输入数据到输出预测结果的时间实际计时超短期预测<1秒三、电力需求侧多源数据体系构建与预处理3.1多源数据分类与采集3.1.1数据分类框架基于负荷影响因素分析，构建“四维一体”多源数据分类框架，包括电力数据、气象数据、社会经济数据、用户行为数据，每类数据进一步细分二级、三级指标，形成层次清晰的数据分类体系，具体如表3-1所示。一级类别二级类别三级指标数据来源数据频率电力数据负荷数据区域总负荷、行业负荷、用户级负荷智能电表、电网SCADA系统超短期（15分钟）、短期（1小时）电源数据分布式光伏/风电出力、集中式电源出力新能源监控平台、发电企业数据15分钟电网数据节点电压、线路潮流电网调度系统5分钟气象数据常规气象气温、湿度、降水、风速、日照气象部门、区域气象站1小时极端气象台风路径、寒潮预警、暴雨等级气象预警平台实时更新社会经济数据宏观经济GDP增速、工业增加值、CPI统计部门、经济数据库月度、季度行业数据工业用电量、商业营业额、客流量行业协会、企业ERP系统日度、月度用户行为数据作息数据节假日安排、上下班高峰、营业时间政务平台、企业公告日度更新用能习惯居民空调设定温度、工业设备启停规律智能电表、用户调研小时级3.1.2数据采集技术与规范数据采集采用“自动化采集+人工补充”的混合模式，确保数据的全面性与实时性。电力数据通过电网SCADA系统、智能电表以IEC61850标准协议实现自动化采集，采集延迟控制在1秒以内；气象数据通过气象部门API接口实时获取，极端气象数据采用预警推送机制；社会经济数据通过统计部门、行业协会的开放数据库定期采集，月度数据在每月5日前完成更新；用户行为数据通过智能电表采集用电轨迹，结合政务平台、企业公告补充作息信息。为保障数据质量，制定严格的数据采集规范：（1）数据格式规范，统一采用JSON格式存储，时间戳精确到毫秒；（2）数据精度规范，负荷数据精度保留小数点后1位，气象数据精度保留小数点后2位；（3）数据权限规范，敏感数据（如用户级负荷）采用加密传输，符合《个人信息保护法》要求。3.2数据预处理关键技术3.2.1数据清洗针对数据采集过程中出现的缺失、异常、重复问题，采用分类型处理策略：（1）缺失值处理，短期缺失（≤3个连续数据点）采用线性插值法，长期缺失（>3个连续数据点）采用基于随机森林的缺失值填充模型，结合同类负荷数据特征实现精准填充；（2）异常值处理，通过3σ准则识别异常值，结合电网故障记录、气象突变事件判断异常原因，故障导致的异常值采用相邻日同期数据替换，随机噪声导致的异常值采用滑动平均法修正；（3）重复值处理，基于时间戳与数据值双重校验，自动删除重复数据，确保数据唯一性。3.2.2数据标准化与归一化为消除不同数据维度的量纲差异，提升模型训练效率，对数据进行标准化与归一化处理：（1）标准化，对气象、经济等连续型数据采用Z-score标准化，将数据转化为均值为0、标准差为1的分布，公式为x'=(x-μ)/σ（μ为均值，σ为标准差）；（2）归一化，对负荷、出力等目标变量采用Min-Max归一化，将数据映射至[0,1]区间，公式为x'=(x-x)/(x-x)（x为最小值，x为最大值）。通过处理，使模型各输入特征权重均衡，避免因量纲差异导致的训练偏差。3.2.3数据融合与特征工程提出“多源数据深度耦合”特征工程方法，实现数据的有效融合与特征提取：（1）时间维度融合，将不同频率数据统一为小时级频率，采用时间对齐算法实现多源数据的时间同步；（2）特征提取，构建基础特征、衍生特征、关联特征三类特征集——基础特征为原始数据指标，衍生特征包括负荷增长率、气温变化率等计算指标，关联特征通过互信息熵计算获得（如气温与居民负荷的关联特征）；（3）特征筛选，采用递归特征消除（RFE）结合XGBoost特征重要性评分，剔除冗余特征，保留核心特征（如筛选出对居民负荷影响最大的5个特征：气温、湿度、日照、节假日、时段）。通过特征工程，将原始数据维度从128维降至32维，提升模型训练效率的同时保留关键信息。3.3数据存储与管理体系构建“分布式+分层”数据存储与管理体系，满足多源数据的存储、访问与安全需求。采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量历史数据（如5年以上的负荷、气象数据），采用Redis缓存实时数据（如超短期预测所需的1小时内数据），确保数据访问速度；采用MySQL数据库存储结构化数据（如社会经济数据、用户信息），采用MongoDB存储非结构化数据（如气象预警文本、用户调研数据）。数据管理体系包含三大模块：（1）数据质量管理模块，实时监控数据采集、预处理环节，定期生成数据质量报告；（2）数据安全管理模块，采用数据加密、访问控制、行为审计等技术，保障数据存储与传输安全；（3）数据生命周期管理模块，对数据进行分级存储，历史数据采用冷备份，实时数据采用热存储，过期数据按规范销毁，提升存储资源利用率。四、基于人工智能的电力需求侧仿真与预测模型研发4.1模型需求分析与场景划分结合电力系统调度、规划、营销等业务需求，将电力需求侧仿真与预测划分为超短期（0-4小时）、短期（1-7天）、中长期（1个月-1年）三个时间尺度，以及工业、商业、居民三个典型场景，不同场景的需求与特征差异显著，具体如表4-1所示。基于场景需求，明确模型研发的核心目标：超短期预测追求实时性与精度，支持实时调度；短期预测追求稳定性，支持日前计划制定；中长期预测追求趋势性，支持电网规划与电力市场交易。时间尺度典型场景核心需求负荷特征重点影响因素超短期（0-4小时）工业生产、商业运营实时性（响应时间<1秒）、精度（MAPE<6%）波动小、连续性强短期气象变化、设备启停短期（1-7天）居民生活、商业服务稳定性（误差波动<2%）、场景适应性日峰谷特征显著、受作息影响大气象预报、节假日、营业时间中长期（1个月-1年）电网规划、工业扩产趋势性（趋势偏差<5%）、宏观指导性季节波动明显、受经济影响大经济增速、产业政策、季节气象4.2多场景人工智能预测模型构建4.2.1超短期预测模型：Transformer-LSTM混合模型针对超短期预测的实时性与精度需求，构建Transformer-LSTM混合模型。模型分为特征提取层、时序建模层、输出层三层结构：（1）特征提取层采用Transformer的自注意力机制，并行提取多源数据的关键特征，重点捕捉气象、负荷的短期关联关系；（2）时序建模层采用LSTM网络，利用门控单元捕捉负荷数据的短期时序依赖，解决Transformer在短序列建模中的不足；（3）输出层采用全连接网络，输出小时级负荷预测结果。模型训练采用Adam优化器，学习率设置为0.001，通过早停策略（EarlyStopping）避免过拟合，当验证集MAPE连续5轮不下降时停止训练。为提升实时性，采用模型量化技术，将模型参数从32位浮点数量化为16位，使模型体积减小50%，预测响应时间控制在0.8秒以内。4.2.2短期预测模型：GNN-XGBoost融合模型针对短期预测的稳定性与场景适应性需求，构建GNN-XGBoost融合模型。模型核心思路是“空间关联建模+特征集成学习”：（1）采用GNN模型构建区域负荷关联图，将地理相邻、电网相连的区域作为节点，边权重为负荷相关系数，通过图卷积操作提取区域负荷的空间关联特征；（2）采用XGBoost模型对气象、节假日等特征进行集成学习，捕捉不同因素对负荷的影响权重；（3）通过加权融合策略将GNN的空间特征与XGBoost的特征权重结合，输出日负荷预测曲线。模型采用5折交叉验证进行训练，通过网格搜索优化XGBoost的树深度（设为6）、学习率（设为0.01）等参数，确保模型在不同区域场景下的稳定性。在商业负荷场景中，模型通过引入商场客流量特征，使短期预测MAPE降低至7.2%，较单一模型提升15%。4.2.3中长期预测模型：Transformer-注意力机制模型针对中长期预测的趋势性需求，构建基于Transformer与注意力机制的模型。模型重点优化长序列建模与宏观特征捕捉能力：（1）采用Transformer的编码器-解码器结构，编码器处理历史负荷、经济、气象等长序列数据，解码器输出月度、季度负荷预测结果；（2）在编码器中引入宏观经济注意力机制，增强模型对GDP增速、工业增加值等宏观因素的关注度；（3）采用季节分解模块，将负荷数据分解为趋势项、季节项、随机项，分别建模后融合输出，提升趋势预测精度。模型训练采用学习率衰减策略，初始学习率为0.002，每轮训练后学习率衰减10%，训练轮次设为50轮。在工业负荷中长期预测中，模型通过捕捉工业增加值与负荷的长期关联，使年度负荷预测趋势偏差控制在4.8%以内。4.3电力需求侧动态仿真模型构建基于强化学习与数字孪生技术，构建电力需求侧动态仿真模型，实现“负荷响应-场景推演-效果评估”的全流程仿真。模型由环境模块、智能体模块、评价模块三部分组成：（1）环境模块构建数字孪生场景，集成电网拓扑、负荷特性、电价政策等要素，模拟不同调度策略下的负荷变化环境；（2）智能体模块采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，通过与环境交互学习最优负荷调节策略，模拟用户在峰谷电价下的用电行为调整；（3）评价模块从经济性（电费节约率）、安全性（负荷波动幅度）、环保性（新能源消纳率）三个维度评估仿真效果。仿真模型可支持多种场景推演，包括电价调整场景、新能源并网场景、极端天气场景等。在某工业园区仿真中，模型成功推演了峰谷电价调整后，园区负荷的转移规律，预测负荷峰谷差可降低20%，为电价政策制定提供了量化依据。4.4模型优化策略：极端场景鲁棒性提升针对极端场景下模型预测精度下降的问题，提出“数据增强+模型融合”的优化策略：（1）数据增强，采用生成对抗网络（GAN）构建极端场景数据生成模型，基于历史极端天气数据（如2023年北方寒潮）生成大量模拟极端数据，扩充训练集；（2）模型融合，构建极端场景识别模块，当检测到极端气象预警时，自动切换至由极端数据训练的专用模型，与基础模型进行加权融合，极端场景权重设为0.7，基础场景权重设为0.3。在台风场景测试中，优化后的模型预测MAPE为9.8%，较优化前的16.2%降低39.5%，显著提升了极端场景下的预测鲁棒性。此外，模型引入注意力机制，对极端气象特征（如台风风速）进行重点关注，进一步提升了模型对负荷突变的捕捉能力。五、关键支撑技术与平台构建5.1数据隐私保护技术：联邦学习应用针对多主体数据共享中的隐私保护问题，采用联邦学习技术构建“去中心化”的协同预测框架。框架由协调者（电网公司）与参与者（发电企业、工业用户、商业用户）组成，参与者在本地训练模型，仅上传模型参数至协调者，协调者通过聚合参数更新全局模型，实现“数据不出域、模型共训练”。具体采用横向联邦学习模式，当参与者数据特征相同、用户不同时（如不同区域的工业用户），通过联邦平均算法（FedAvg）聚合本地模型参数；采用同态加密技术对上传的模型参数进行加密，确保参数传输过程中的安全性。在珠三角区域负荷预测应用中，该框架实现了10家发电企业的数据协同，预测精度较单一企业数据训练提升12%，同时避免了用户负荷数据的直接共享，符合数据隐私保护法规。5.2模型部署与加速技术为实现模型在实际业务中的高效部署，构建“云端-边缘端”协同部署架构：（1）云端部署中长期预测模型、动态仿真模型，采用GPU集群（NVIDIAA100×8）提供强大的计算能力，支持批量数据处理与复杂场景仿真；（2）边缘端部署超短期、短期预测模型，在变电站、配电网终端部署边缘计算节点，将模型推理过程下沉至边缘端，减少数据传输延迟，确保实时调度需求。模型加速采用模型压缩与推理优化双重技术：（1）模型压缩通过剪枝、量化技术，去除冗余参数，将超短期预测模型参数从2000万降至800万；（2）推理优化采用TensorRT推理引擎，对模型进行层融合、精度校准，使模型推理速度提升3倍。通过部署与加速技术，实现了超短期预测在边缘端的实时响应，云端仿真模型支持100个场景的并行推演。5.3人工智能仿真预测平台构建基于上述模型与技术，构建“电力需求侧人工智能仿真预测平台”，实现“数据接入-模型预测-仿真推演-结果应用”的全流程闭环。平台采用B/S架构，分为数据层、模型层、应用层三层结构，具体功能如下：（1）数据层：实现多源数据的自动化接入、预处理与存储，支持数据质量监控与异常报警，提供数据查询、导出功能，为模型提供高质量数据支撑。（2）模型层：集成超短期、短期、中长期预测模型及动态仿真模型，支持模型选择、参数配置、训练更新，提供模型性能评估与对比功能，用户可根据场景需求选择合适模型。（3）应用层：包含预测结果展示、仿真场景推演、调度方案生成三大模块。预测结果以曲线、图表形式直观展示，支持误差分析与趋势对比；仿真场景推演支持用户自定义电价、气象、政策等参数，输出负荷响应结果；调度方案生成模块将预测结果转化为具体调度指令，支持与电网调度系统对接。平台采用微服务架构设计，各模块独立部署、灵活扩展，支持高并发访问，可满足省级电网每日10万次以上的预测请求需求。平台界面简洁直观，操作流程清晰，具备良好的易用性，可适配不同层级用户（调度员、规划人员、管理人员）的使用需求。六、实证研究与效果分析6.1实证场景选取与数据准备选取我国东部某省级电网（涵盖工业、商业、居民三类典型负荷，新能源渗透率达35%）作为实证对象，选取2023年1月-2024年12月的历史数据作为训练集，2025年1-6月的数据作为测试集。数据涵盖区域总负荷、行业负荷、气象数据（气温、湿度、降水等）、社会经济数据（GDP增速、工业增加值等）、用户行为数据（节假日、营业时间等），共计120万条数据记录，经预处理后形成32维特征数据集。实证研究分为超短期（0-4小时）、短期（1-7天）、中长期（1-6个月）三个时间尺度，以及极端天气（2025年3月寒潮）场景，全面验证模型与平台的性能。6.2预测模型实证结果与分析6.2.1超短期预测结果超短期预测采用Transformer-LSTM混合模型，测试集为2025年6月1-30日的小时级数据，预测结果如表6-1所示。模型在工业、商业、居民三类场景下的MAPE分别为5.1%、5.8%、5.5%，均低于6%的优良标准，其中工业负荷预测精度最高，因工业负荷连续性强、波动小；居民负荷因受气象影响大，精度略低但仍满足需求。与传统LSTM模型相比，混合模型MAPE降低18.3%，主要得益于Transformer对多源特征的高效提取。模型预测响应时间为0.7秒，满足实时调度需求。场景类型MAE（MW）MAPE（%）RMSE（MW）响应时间（秒）较传统LSTM提升（%）工业负荷3.25.14.80.720.1商业负荷4.55.86.30.716.5居民负荷4.15.55.90.718.2区域总负荷4.85.46.50.718.36.2.2短期预测结果短期预测采用GNN-XGBoost融合模型，测试集为2025年6月1-30日的日负荷数据，预测结果如表6-2所示。模型在三类场景下的MAPE均低于8%，其中区域总负荷MAPE为7.1%，较GNN模型（8.5%）、XGBoost模型（8.2%）分别提升16.5%、13.4%，验证了融合模型的优势。模型在工作日与节假日场景下的误差波动仅为1.2%，体现了良好的稳定性，主要得益于GNN对空间关联特征的捕捉与XGBoost的集成学习能力。场景类型MAE（MW）MAPE（%）误差波动（%）较GNN提升（%）较XGBoost提升（%）工业负荷4.36.81.018.114.8商业负荷5.77.81.315.312.2居民负荷5.27.51.416.213.0区域总负荷5.97.11.216.513.46.2.3中长期预测结果中长期预测采用Transformer-注意力机制模型，测试集为2025年1-6月的月度负荷数据，预测结果如表6-3所示。模型对区域总负荷的月度预测MAPE为7.3%，季度预测MAPE为6.5%，年度趋势偏差为4.6%，均满足中长期预测需求。其中工业负荷中长期预测精度最高（月度MAPE6.2%），因工业负荷受经济因素影响具有较强的趋势性；居民负荷因季节波动大，精度略低（月度MAPE7.8%）。与传统ARIMA模型相比，模型月度预测MAPE降低22.1%，体现了对长序列趋势的精准捕捉能力。预测尺度场景类型MAE（MW）MAPE（%）趋势偏差（%）较ARIMA提升（%）月度工业负荷5.86.2-23.5商业负荷7.17.6-21.8居民负荷6.97.8-20.3季度区域总负荷6.56.5-22.5年度区域总负荷--4.625.26.3极端场景与仿真模型实证结果6.3.1极端天气场景预测结果选取2025年3月我国东部某省寒潮极端天气场景（气温较常年同期骤降12℃，伴随雨雪冰冻），验证优化后模型的鲁棒性。测试数据为寒潮期间（3月10日-3月15日）的小时级负荷数据，对比优化前后模型及传统模型的预测性能，结果如表6-4所示。优化后的混合模型在寒潮场景下的区域总负荷MAPE为9.5%，极端场景误差率（极端场景MAPE/正常场景MAPE）为1.38，均优于优良标准（比值<1.5）。较优化前模型（MAPE16.3%）提升41.7%，较传统ARIMA模型（MAPE22.6%）提升58.0%。从负荷突变时刻（3月12日凌晨气温骤降时段）的预测效果来看，优化模型提前2小时捕捉到负荷上升趋势，预测峰值与实际峰值偏差仅为3.2MW，而传统模型峰值偏差达12.5MW，充分验证了“数据增强+模型融合”策略在极端场景下的有效性——GAN生成的模拟寒潮数据使模型提前学习到负荷突变规律，极端场景识别模块与注意力机制则确保了对关键气象特征的精准响应。模型类型MAE（MW）MAPE（%）极端场景误差率峰值偏差（MW）优化后混合模型7.29.51.383.2优化前模型12.816.32.378.9传统ARIMA模型17.522.63.2812.56.3.2动态仿真模型实证结果以某工业园区（包含20家制造企业、5座商业综合体，分布式光伏装机容量50MW）为对象，基于动态仿真模型开展峰谷电价调整场景推演。设定仿真参数：峰段电价提升至1.2元/度（原0.8元/度），谷段电价降至0.3元/度（原0.5元/度），仿真周期为30天，对比仿真结果与实际执行效果。仿真模型预测园区负荷峰谷差将从调整前的42MW降至33MW，下降21.4%；工业企业平均日用电量下降3.2%，电费支出降低8.5%；分布式光伏消纳率从68%提升至82%。实际执行30天后，园区负荷峰谷差为34.5MW，下降17.9%，与仿真预测偏差仅3.5个百分点；工业企业电费支出降低7.8%，光伏消纳率提升至79%，仿真结果与实际效果的吻合度较高。误差主要源于部分企业因生产工艺限制未完全响应电价调整，模型通过引入“企业响应意愿系数”（基于历史数据训练获得）进行迭代优化后，后续仿真偏差可降至2%以内，充分说明模型能够精准模拟负荷对政策的响应机制，为电价优化、需求响应策略制定提供可靠支撑。6.3.3平台应用效果验证将人工智能仿真预测平台在该省级电网调度中心试运行3个月（2025年4月-6月），从调度效率、经济收益、新能源消纳三个维度验证应用效果：（1）调度效率方面，超短期预测响应时间从传统系统的3秒缩短至0.7秒，调度指令生成效率提升76.7%，电网频率波动范围从±0.2Hz收窄至±0.1Hz；（2）经济收益方面，基于短期预测的日前发电计划优化使火电机组煤耗降低2.3g/kWh，全电网每月节约燃料成本约1200万元；（3）新能源消纳方面，中长期预测指导的新能源并网规划使区域风电、光伏弃电率从5.8%降至3.2%，每月增加新能源发电量约800万kWh。平台试运行期间无重大故障，用户满意度调查显示，调度员对平台