2026年AI-电力负荷预测认证试题集含答案

2026年AI+电力负荷预测认证试题集含答案一、单选题（每题2分，共20题）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在电力负荷预测中，时间序列模型ARIMA的主要局限性在于？A.无法处理非线性关系B.对短期负荷波动预测精度较低C.需要大量历史数据才能收敛D.对外部因素（如天气）不敏感2.某地区夏季用电高峰期，负荷曲线呈现明显的“午间低谷—傍晚高峰”特征，最适合使用的AI模型是？A.神经网络（ANN）B.支持向量机（SVM）C.梯度提升树（GBDT）D.混合模型（如LSTM+ARIMA）3.电力负荷预测中的“过拟合”现象，通常表现为？A.模型训练误差低，测试误差高B.模型训练误差高，测试误差低C.模型对噪声数据敏感D.模型参数不收敛4.在南方某城市，冬季负荷受空调使用影响显著，以下哪种特征工程方法最有效？A.时间特征提取（如小时、星期几）B.外部变量整合（如温度、湿度）C.标准化处理D.特征选择（如Lasso回归）5.电力负荷预测中，滚动预测与静态预测的主要区别是？A.滚动预测需要更多计算资源B.滚动预测能动态更新模型C.滚动预测适用于短期预测，静态预测适用于长期D.滚动预测精度始终高于静态预测6.某电网公司使用CNN模型预测每日负荷，发现模型对周末数据拟合较差，可能的原因是？A.CNN不擅长处理时间序列数据B.周末负荷模式与工作日差异大，未充分预处理C.CNN参数设置不当D.数据量不足7.电力负荷预测中的“数据漂移”问题，通常由以下哪项导致？A.模型过拟合B.用电习惯长期未变化C.新能源接入导致负荷特性改变D.标准化方法不统一8.在负荷预测模型中，RMSE指标越高，说明？A.模型预测误差越大B.模型预测误差越小C.模型训练速度更快D.模型泛化能力更强9.某区域电网存在明显的“居民用电—工业用电”双峰负荷特征，以下哪种模型结构最适合？A.单层感知机（MLP）B.LSTM+Attention机制C.线性回归模型D.决策树模型10.电力负荷预测中，交叉验证的主要目的是？A.减少模型训练时间B.避免模型过拟合C.提高模型参数初始化效率D.增加模型输出维度二、多选题（每题3分，共10题）说明：下列每题有多个符合题意的选项。1.电力负荷预测中，影响预测精度的关键因素包括？A.历史负荷数据质量B.天气预报准确性C.模型训练样本量D.用电政策突变2.在北方某城市冬季，电力负荷预测需考虑哪些外部变量？A.空调使用率B.供暖需求C.气温变化D.公共事件（如节假日）3.深度学习模型在电力负荷预测中的优势包括？A.非线性关系捕捉能力强B.对噪声数据鲁棒性高C.需要大量计算资源D.可解释性较差4.电力负荷预测中的特征工程方法包括？A.时间特征分解（如趋势、季节性）B.外部变量筛选（如天气、经济指标）C.特征交叉（如温度×湿度）D.数据降维（如PCA）5.某电网公司采用混合模型（如Transformer+ARIMA）预测负荷，其优势在于？A.结合了深度学习的长时序处理能力B.弥补了传统模型的局限性C.训练速度更快D.对异常值不敏感6.电力负荷预测中的模型优化方法包括？A.正则化（如L1/L2）B.早停（EarlyStopping）C.超参数调优（如网格搜索）D.数据增强7.在负荷预测中，如何处理“数据稀疏性”问题？A.回归插值B.多模型融合C.重采样技术D.外部数据补充（如气象数据）8.电力负荷预测中的不确定性分析，通常涉及？A.预测区间估计B.敏感性分析C.模型置信度评估D.风险情景模拟9.某地区电力负荷受工业生产计划影响较大，预测时需考虑哪些因素？A.工业开工率B.生产排班表C.原材料价格波动D.设备维护计划10.在电力负荷预测中，模型部署需考虑？A.实时性要求B.计算资源限制C.数据安全合规D.预测结果可视化三、简答题（每题5分，共5题）说明：根据题意简要回答问题。1.简述电力负荷预测中，时间序列模型ARIMA的适用场景及局限性。2.某地区夏季负荷预测发现，模型对高温天气的响应滞后，如何优化？3.电力负荷预测中，如何平衡预测精度与计算效率？4.解释“数据漂移”对负荷预测的影响，并提出应对策略。5.结合南方某城市实际案例，说明多模型融合在负荷预测中的应用优势。四、论述题（每题10分，共2题）说明：根据题意深入分析并系统回答问题。1.结合实际案例，论述深度学习模型（如LSTM、Transformer）在电力负荷预测中的具体应用及挑战。2.分析电力负荷预测中的外部因素（如天气、政策）如何影响预测结果，并提出应对措施。答案与解析一、单选题答案1.A2.D3.A4.B5.B6.B7.C8.A9.B10.B解析：-第1题：ARIMA假设数据线性，无法处理非线性关系。-第2题：混合模型（如LSTM+ARIMA）能同时捕捉时序和周期性特征。-第3题：过拟合表现为训练误差低但测试误差高。-第4题：冬季负荷与温度强相关，需整合温度等外部变量。-第10题：交叉验证用于评估模型泛化能力，避免过拟合。二、多选题答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABD6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD解析：-第1题：数据质量、天气、样本量、政策均影响预测精度。-第5题：混合模型结合深度学习与统计模型，提升长时序预测能力。三、简答题答案1.ARIMA适用场景及局限性-适用场景：适用于平稳时间序列，能捕捉趋势和季节性（如日/周负荷）。-局限性：需大量历史数据，对非线性关系处理差，对突发事件响应滞后。2.高温天气响应滞后优化-增加温度×时间交互特征（如“高温持续小时数”）。-引入强化学习模型动态调整权重。3.平衡精度与效率-使用轻量级模型（如XGBoost代替CNN）。-采用特征选择减少输入维度。4.数据漂移应对策略-定期重新训练模型（如每月更新）。-使用在线学习动态适应新数据。5.南方城市多模型融合案例-结合LSTM（长时序）与ARIMA（周期性），同时引入天气变量，提升高温时段预测精度。四、论述题答案1.深度学习模型应用及挑战-应用：LSTM擅长捕捉负荷的时序依赖（如节假日效应），Transformer能并行处理长距离关系（如季节性）。-挑战：