电力系统负荷预测方法应用案例

电力系统负荷预测方法的典型应用案例——以某省级电网迎峰度夏负荷预测为例一、案例背景与需求分析我国某省级电网覆盖区域夏季高温持续时间长，空调负荷占比超40%，负荷峰谷差常年维持在60%以上。2023年迎峰度夏期间，该电网最大负荷突破1.2亿千瓦，供电压力陡增。准确的负荷预测是保障电网安全稳定运行、优化发电资源配置、避免弃风弃光的核心前提。本次预测需满足日/小时级精度要求（日负荷预测误差≤2.5%、小时级≤3.5%），并支撑以下场景：发电侧：指导燃煤机组深度调峰、新能源消纳能力评估；电网侧：优化输变电设备运维计划、安排跨省区电力支援；需求侧：触发商业用户错峰用电、工业负荷柔性调控。二、预测方法体系构建（一）多维度特征工程负荷预测的核心挑战在于非线性耦合性（气象-负荷、经济-产业用电、政策-需求响应的交互影响）。本次案例整合三类特征：1.历史负荷特征：提取近5年（____）的小时级负荷数据，通过STL分解（季节、趋势、残差）捕捉周期规律，生成“日负荷曲线形态”“周峰谷差”等衍生特征；2.气象敏感特征：接入省级气象平台的逐小时数据（温度、湿度、体感温度、风速、日照时长），并通过“温度负荷弹性系数”（Δ负荷/Δ温度）量化空调负荷的非线性响应（如35℃以上每升温1℃，负荷增长0.8%）；3.社会经济特征：纳入GDP增速、第三产业占比、工业用电量增速等宏观数据，通过灰色关联分析筛选出“规模以上工业增加值”“居民人均可支配收入”等强关联因子。（二）混合预测模型架构采用“时间序列+机器学习+专家修正”的三层架构，解决单一模型的局限性：1.基础层：ARIMA-SARIMA模型针对负荷的周期性与趋势性，用ARIMA捕捉长期趋势（如经济增长带来的负荷稳步上升），SARIMA（季节性ARIMA）处理日/周/年周期（如工作日与周末的负荷差异）。通过AIC/BIC准则优化阶数，训练集（____年）的日负荷预测MAPE为3.8%。2.增强层：LSTM-注意力机制模型针对非线性与多因素耦合，构建LSTM网络（输入层包含气象、经济、历史负荷特征，隐藏层3层共256神经元，输出层预测小时级负荷）。引入注意力机制（Attention）动态分配特征权重，例如高温时段提升“体感温度”的权重，节假日降低“工业负荷特征”的权重。验证集（2022年）的小时级预测MAPE为2.9%。3.融合层：动态权重组合模型基于“误差互补性”原则，用贝叶斯融合算法动态调整ARIMA与LSTM的权重。例如：常规天气下（温度≤30℃），ARIMA权重占60%（因负荷规律稳定）；极端高温时（温度≥35℃），LSTM权重提升至70%（因气象敏感性主导）。三、实施过程与关键技术（一）数据预处理与质量管控1.缺失值处理：气象数据采用“邻近时刻插值+气象站空间插值”（如某站点温度缺失时，用周边3个站点的加权平均填补）；负荷数据采用“ARIMA残差修正法”（用历史相似日的负荷模式修正缺失点）。2.异常值识别：通过“3σ法则+孤立森林算法”识别异常点（如设备故障导致的负荷骤降、节假日错录的工业负荷），并结合调度日志人工修正。3.特征归一化：对气象、经济特征采用Min-Max归一化，历史负荷采用Z-Score归一化，避免量纲差异影响模型收敛。（二）模型训练与验证采用滚动验证法（RollingWindow）：以____年为训练集，2022年为验证集，每预测7天后滚动更新训练集（加入最新7天数据）。通过以下指标优化模型：误差指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）；稳定性指标：误差标准差（评估模型鲁棒性）。最终确定的组合模型在2022年迎峰度夏验证中，日负荷预测MAPE为2.3%，小时级为2.8%，满足精度要求。四、应用效果与价值体现（一）电网调度优化2023年7月15日，预测系统提前48小时输出“次日最大负荷1.18亿千瓦，峰值出现在14:00-16:00”的结论。调度部门据此：安排2台备用燃煤机组（共80万千瓦）保持热备用；协调跨省区电网支援120万千瓦；触发商业综合体错峰用电（削减负荷50万千瓦）。实际负荷峰值为1.178亿千瓦，预测误差仅0.17%，保障了电网供需平衡。（二）新能源消纳提升通过负荷预测与风电/光伏出力预测的耦合分析，提前24小时评估消纳能力。例如7月20日，预测负荷低谷时段（02:00-06:00）为0.72亿千瓦，结合风电预测（0.15亿千瓦）、光伏预测（0），指导电网：安排燃煤机组深度调峰至最小技术出力（0.45亿千瓦）；启动抽水蓄能电站（消纳0.12亿千瓦）。最终弃风率从预测前的8%降至2.3%，提升了清洁能源利用率。（三）经济效益量化发电侧：减少燃煤机组非计划启停，单月节约燃料成本约1200万元；电网侧：优化跨省区支援计划，降低输电损耗约800万元；需求侧：需求响应补贴减少15%（因预测精度提升，错峰指令更精准）。五、经验总结与启示1.数据驱动是核心：多源数据（负荷、气象、经济）的融合度直接决定预测精度，需建立“数据采集-清洗-特征工程”的全流程管控机制。2.模型需动态适配：单一模型难以应对复杂场景，混合架构（时间序列+机器学习）可发挥“规律捕捉+非线性拟合”的互补优势，且需根据场景（如极端天气、节假日）动态调整权重。3.人机协同不可少：专家经验（如政策变化、重大活动）需与模型输出