电力供应与需求预测方法指南

电力供应与需求预测方法指南第1章电力供应预测方法1.1基础理论与数据来源电力供应预测主要基于电力系统运行的动态特性，涉及负荷特性、发电能力、电网结构等多维度因素。其核心在于建立数学模型，将历史数据与实时信息相结合，以预测未来电力需求或供应量。数据来源广泛，包括电网调度系统、气象数据、历史用电记录、新能源发电出力、用户行为数据等。其中，气象数据在负荷预测中具有重要影响，如温度、湿度、风速等参数直接影响用电负荷。电力供应预测需考虑季节性、周期性以及突发事件的影响，例如节假日、极端天气等。这些因素会显著改变电力需求，需在模型中进行动态调整。电力系统数据通常包含时间序列数据、空间分布数据、用户画像数据等。时间序列数据是基础，如日、周、月度用电量；空间分布数据则用于分析区域间的负荷差异。电力预测模型需结合多种数据源，如政府发布的电力规划数据、电网运行数据、新能源发电预测数据等，以提高预测的准确性和可靠性。1.2传统预测模型分析传统预测模型主要包括时间序列分析法（如ARIMA、SARIMA）、回归分析法、指数平滑法等。这些方法依赖历史数据，通过统计规律进行预测，适用于负荷预测和发电预测。ARIMA模型适用于具有趋势和季节性的数据，能够捕捉长期趋势和周期性变化。例如，某地区冬季用电量通常高于夏季，ARIMA模型可有效捕捉这种季节性波动。回归分析法通过建立变量之间的关系，如用电量与气温、电价、用户行为等变量之间的关系，进行预测。该方法在负荷预测中应用广泛，但对非线性关系的捕捉能力较弱。指数平滑法是一种基于历史数据的预测方法，适用于短期预测。例如，某地区在节假日期间用电量可能激增，指数平滑法可快速响应这种变化。传统模型在预测精度上存在一定局限，尤其在处理复杂非线性关系和不确定性因素时，如新能源波动性、用户行为变化等，预测误差较大。1.3机器学习在电力预测中的应用机器学习方法，如随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络等，能够处理非线性关系和高维数据，适用于复杂电力系统预测。随机森林通过构建多个决策树进行集成学习，能够有效处理数据中的噪声和复杂关系，提高预测的稳定性。例如，在负荷预测中，随机森林可结合气温、电价、用户行为等多变量进行预测。神经网络，尤其是深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN），在处理时序数据和空间数据方面具有优势。例如，CNN可提取电力负荷图像中的特征，提高预测精度。支持向量机（SVM）在小样本数据集上表现良好，适用于电力负荷预测中的分类和回归问题。例如，SVM可结合天气数据和历史用电记录进行预测。机器学习方法在电力预测中逐渐成为主流，其优势在于能够处理非线性关系和复杂数据，但需要大量高质量数据支持。1.4多源数据融合预测方法多源数据融合是指将来自不同数据源的信息进行整合，以提高预测的准确性和鲁棒性。例如，结合电网调度数据、气象数据、用户行为数据等，形成综合预测模型。多源数据融合方法包括数据清洗、特征提取、数据融合算法等。例如，使用加权平均法或卡尔曼滤波法对不同数据源进行融合，减少噪声影响。多源数据融合可提升预测的精度，例如在新能源并网预测中，融合风电、光伏出力数据与电网运行数据，可更准确地预测电力供应总量。多源数据融合需考虑数据间的相关性与独立性，例如在时间序列数据中，不同数据源可能具有相似趋势，需进行适当处理以避免冗余信息。多源数据融合在实际应用中常用于电力系统调度和负荷预测，例如在电力市场中，融合用户用电数据与天气数据，可优化电力调度策略。1.5实时数据驱动预测技术实时数据驱动预测技术是指基于实时数据流进行预测，如实时电价、实时负荷数据、实时天气数据等。实时数据驱动预测技术通常采用流处理算法，如ApacheKafka、Flink等，能够快速处理和分析大量实时数据。实时数据驱动预测技术在电力系统中具有重要意义，例如在电力市场中，实时电价数据可实时调整预测模型，提高调度效率。实时数据驱动预测技术需结合历史数据与实时数据，形成动态预测模型，以适应不断变化的电力系统环境。实时数据驱动预测技术在新能源并网、电力市场交易等领域广泛应用，例如在风电场出力预测中，实时数据可提高预测精度，减少弃风弃电现象。第2章电力需求预测方法2.1需求预测的基本原理电力需求预测是基于历史数据和未来情景分析，通过统计方法和模型构建，对未来某一时间段内的电力负荷进行科学推断的过程。其核心目标是实现电力供需的平衡，为电力系统规划、调度和运行提供决策依据。预测方法需结合电力系统的运行特点，考虑季节性、周期性、负荷波动等因素。电力需求预测通常分为定性预测和定量预测，其中定量预测更依赖数据驱动，具有较高的准确性。预测结果需经过验证和修正，以确保其在实际应用中的可靠性。2.2常见需求预测模型分类常见的预测模型包括时间序列模型、回归模型、机器学习模型等。时间序列模型如ARIMA、SARIMA等，适用于具有趋势和季节性的数据。回归模型则通过历史数据建立变量之间的关系，常用于预测负荷变化。机器学习模型如随机森林、支持向量机（SVM）等，能够处理非线性关系和复杂数据结构。模型选择需根据数据特征、预测目标和系统需求综合判断，以达到最佳效果。2.3时间序列分析方法时间序列分析是电力需求预测的基础方法，主要通过观察历史数据的变化规律，构建预测模型。常用方法包括差分法、移动平均法、自回归积分滑动平均（ARIMA）模型等。ARIMA模型通过差分消除趋势，利用滞后项和自相关项进行预测，适用于平稳时间序列。例如，某地区电力负荷数据在季节性波动明显时，可采用季节性ARIMA模型进行预测。时间序列分析需注意数据的平稳性检验，若数据非平稳则需进行差分处理，以提高预测精度。2.4人工神经网络在需求预测中的应用人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型，具有非线性映射能力。常见的ANN结构包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在电力需求预测中，ANN可以处理复杂的非线性关系，例如负荷与天气、经济活动、时间等因素的交互作用。研究表明，ANN在预测精度上优于传统统计模型，尤其在处理高维、非线性数据时表现突出。例如，某电网公司采用ANN模型预测负荷，预测误差比传统方法降低了约15%。2.5多因素综合预测模型多因素综合预测模型通过引入多个影响因素，如气温、经济指标、节假日、天气等，提高预测的准确性。该模型通常采用加权回归、主成分分析（PCA）或模糊综合评价等方法进行组合。例如，某城市电力负荷预测模型中，气温、人口增长、工业用电量等作为输入变量，通过回归分析建立预测方程。研究显示，多因素模型能够有效捕捉电力需求的复杂变化，尤其在应对突发事件和政策变动时表现更佳。该模型的构建需结合历史数据与外部因素，通过数据驱动的方式不断优化预测参数。第3章电力供需平衡分析方法3.1供需平衡的基本概念电力供需平衡是指在一定时间内，电力系统中发电量与用电量之间达到动态均衡的状态，是电力系统运行的核心目标之一。供需平衡通常通过负荷预测、发电计划、输电调度等手段实现，其核心在于确保电力系统在满足用户需求的同时，避免过度发电或过度用电。电力供需平衡分析是电力系统规划与运行的重要基础，其方法包括负荷曲线分析、发电机组出力预测、用户用电需求预测等。电力供需平衡的实现依赖于电力系统的灵活性，包括可再生能源的接入、储能技术的应用以及智能电网的建设。供需平衡分析常引用电力系统运行理论中的“平衡点”概念，即在满足用户需求的前提下，发电与用电量相等的状态。3.2供需平衡模型构建供需平衡模型通常采用数学优化方法，如线性规划、整数规划或非线性规划，以最小化系统运行成本或最大化能源利用率为目标。模型中需考虑发电机组的出力限制、输电线路的容量约束、用户负荷的不确定性等因素，以确保模型的实用性与准确性。常见的供需平衡模型包括“负荷预测模型”、“发电计划模型”和“调度优化模型”，其中负荷预测模型是构建供需平衡分析的基础。模型构建过程中，需结合历史数据与实时数据，利用时间序列分析、机器学习等方法提高预测精度。供需平衡模型的构建需遵循电力系统运行规范，确保模型能够反映实际运行条件，如电力调度规则、市场机制等。3.3供需缺口预测与分析供需缺口是指在某一时间段内，实际用电量超出预测用电量或发电量不足的部分，是电力系统运行中需重点关注的问题。供需缺口预测通常基于负荷曲线、历史用电数据及天气影响等因素，结合负荷预测模型进行计算。电力供需缺口分析需考虑季节性变化、节假日效应、极端天气等影响因素，以提高预测的准确性。供需缺口预测结果可用于制定电力调度计划，指导发电机组的启停、输电线路的运行及储能系统的调度。通过供需缺口分析，可识别系统运行中的薄弱环节，如负荷过载、发电能力不足或输电能力受限等问题。3.4电力调度与平衡策略电力调度是实现供需平衡的关键环节，包括发电调度、输电调度和负荷调度，是电力系统运行的核心任务之一。电力调度策略需结合实时负荷数据、预测数据及机组运行状态，采用动态调度算法进行优化。电力调度策略通常采用“分层调度”方法，即上级调度负责全局优化，下级调度负责局部调度，以提高调度效率。电力调度中需考虑多种能源的协同调度，如火电、水电、风电、光伏等，以实现能源的高效利用。电力调度策略的制定需遵循电力系统运行规范，确保调度方案的可行性与经济性，同时兼顾安全性和稳定性。3.5供需预测与调度协同优化供需预测与调度协同优化是指在预测未来电力需求与发电能力的基础上，进行电力调度的优化，以实现供需平衡。该协同优化方法通常采用多目标优化模型，以最小化运行成本、最大化能源利用率及保障系统安全为目标。优化过程中需考虑多种约束条件，如发电机组的出力范围、输电线路的容量限制、用户负荷的不确定性等。电力调度与供需预测的协同优化可通过、大数据分析等技术实现，提高预测精度与调度效率。该协同优化方法在实际应用中需结合电力市场机制、电力调度规则及用户行为分析，以实现系统的高效运行。第4章电力系统负荷预测方法4.1负荷预测的分类与特点负荷预测主要分为短期预测、中期预测和长期预测，分别对应1天到1年的时间尺度。短期预测主要用于调度和运行控制，中期预测用于电网规划，长期预测则用于区域或国家层面的电力规划。负荷预测的分类还涉及按负荷类型划分，如居民负荷、工业负荷、商业负荷和农业负荷，不同类型的负荷具有不同的变化规律和预测难度。负荷预测的准确性受多种因素影响，包括气象条件、经济活动水平、季节变化、节假日效应等，这些因素在不同地区和不同时间段可能表现出显著差异。负荷预测方法需根据电力系统的具体需求进行选择，例如在负荷波动较大的区域，可能需要采用更灵活的预测模型；而在负荷相对稳定的区域，则可采用更简单的模型。负荷预测的误差通常表现为系统误差和随机误差，系统误差源于模型本身的局限性，随机误差则来自实际负荷变化的不确定性，两者共同影响预测结果的可靠性。4.2基于历史数据的负荷预测方法基于历史数据的负荷预测方法主要包括时间序列分析法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和SARIMA（季节性ARIMA），这些模型能够捕捉负荷数据中的趋势和季节性特征。通过分析历史负荷数据，可以构建负荷预测模型，模型中常引入时间序列的滞后项、差分项和季节性项，以提高预测的准确性。在电力系统中，基于历史数据的负荷预测方法常用于负荷曲线的，为电力调度和电网运行提供基础数据支持。该方法在实际应用中需考虑数据的完整性、连续性和代表性，数据缺失或噪声会影响预测结果的可靠性。例如，某地区在冬季用电量显著增加，基于历史数据的预测模型需在冬季季节性因素中进行充分建模，以提高预测精度。4.3多变量回归分析方法多变量回归分析方法通过引入多个自变量来预测目标变量，如负荷预测中可能涉及气温、电价、经济指标等变量。该方法常用于电力系统中，如负荷与气温、负荷与电价之间的关系分析，能够更全面地反映影响负荷变化的因素。多变量回归分析通常采用多元线性回归模型，或引入非线性模型如支持向量机（SVM）和神经网络模型，以提高预测的灵活性和准确性。在电力系统中，多变量回归分析方法常用于负荷预测的辅助分析，帮助识别关键影响因素并优化预测模型。例如，某地区在夏季用电高峰期间，通过多变量回归分析发现气温与负荷之间的强相关性，从而在预测模型中引入气温作为重要变量。4.4时间序列模型在负荷预测中的应用时间序列模型是负荷预测中最常用的统计方法之一，主要包括ARIMA、SARIMA、VAR（向量自回归）和VARMAX模型。ARIMA模型适用于具有趋势和季节性特征的负荷数据，能够有效捕捉负荷变化的长期趋势和周期性波动。SARIMA模型在ARIMA的基础上加入了季节性成分，适用于具有明显季节性的负荷数据，如冬季供暖负荷和夏季用电负荷。VAR模型适用于多变量之间的相互影响关系，如负荷与电价、气温等变量之间的动态关系，适用于复杂电力系统中的负荷预测。在实际应用中，时间序列模型常与机器学习方法结合，如使用LSTM（长短期记忆网络）进行非线性负荷预测，以提高预测精度。4.5混合模型与智能预测方法混合模型是指将传统统计模型与机器学习模型结合，以提高负荷预测的准确性和鲁棒性。例如，将ARIMA模型与LSTM神经网络结合，利用传统模型捕捉趋势和季节性，神经网络处理非线性关系。智能预测方法主要包括机器学习方法（如随机森林、支持向量机、神经网络）和深度学习方法（如LSTM、GRU、Transformer）。混合模型在电力系统中应用广泛，特别是在负荷波动较大、数据量大的情况下，能够显著提高预测精度和稳定性。深度学习方法在负荷预测中表现出色，尤其在处理非线性关系和复杂数据模式方面具有优势。例如，某研究指出，结合LSTM和ARIMA的混合模型在预测某地区负荷时，预测误差较单一模型降低约15%，显示出混合模型在电力负荷预测中的优越性。第5章电力供应可靠性预测方法5.1可靠性预测的基本概念可靠性预测是电力系统规划与调度中的一项关键技术，用于评估电力供应在特定条件下的稳定性与持续性，是确保电力系统安全、经济运行的重要依据。在电力系统中，可靠性通常指电力供应在规定时间内、规定条件下，满足用户需求的能力，其核心在于保障供电的连续性和稳定性。可靠性预测主要关注系统中关键设备（如变压器、输电线路、变电站）的运行状态及故障概率，是电力系统可靠性分析的重要组成部分。国际上，IEEE（美国电气与电子工程师协会）和ISO（国际标准化组织）等机构对电力系统可靠性提出了明确的定义和评估标准。电力系统可靠性预测通常结合历史数据、负荷特性、设备状态及环境因素，通过数学模型进行量化分析，以支持电力规划和运行决策。5.2可靠性评估模型构建可靠性评估模型主要采用概率模型和统计方法，如马尔可夫链、蒙特卡洛模拟等，用于量化设备故障的概率和影响。在电力系统中，可靠性评估模型常采用故障树分析（FTA）和可靠性裕度分析（RMA）等方法，以识别关键设备的薄弱环节。电力系统的可靠性评估模型通常包括设备故障概率、负荷变化影响、网络拓扑结构等多维度因素，以全面反映系统的运行风险。有研究指出，基于贝叶斯网络的可靠性评估模型能够有效整合历史数据与实时状态信息，提高预测的准确性。模型构建过程中，需要考虑设备老化、环境温度、负荷波动等影响因素，以确保预测结果的科学性和实用性。5.3可靠性预测方法分类可靠性预测方法可分为定性预测与定量预测两大类。定性方法主要依赖专家经验与历史数据，而定量方法则通过数学模型进行精确计算。常见的定量预测方法包括：故障概率分析、可靠性增长模型、蒙特卡洛模拟等，这些方法在电力系统中应用广泛。在电力系统中，可靠性预测方法常与负荷预测结合使用，以提高预测的准确性与实用性。研究表明，基于的预测方法（如深度学习）在复杂电力系统中展现出良好的预测能力，尤其在处理非线性关系和多变量影响方面表现突出。电力系统可靠性预测方法的选择需结合系统的规模、复杂度及运行环境，以实现最优的预测效果。5.4可靠性预测与负荷预测结合可靠性预测与负荷预测结合，能够更全面地评估电力系统的运行状态，为调度和规划提供科学依据。在负荷预测中，可靠性预测可以作为约束条件，确保预测结果在满足负荷需求的同时，不超出系统承载能力。有研究指出，将可靠性指标（如供电可靠率）纳入负荷预测模型中，可以有效提升预测的准确性与稳定性。例如，基于负荷预测的可靠性评估模型可以结合历史故障数据，识别负荷波动对系统可靠性的影响。在实际应用中，可靠性预测与负荷预测的结合通常通过多目标优化方法实现，以平衡供电能力与系统稳定性。5.5可靠性预测在电力系统中的应用可靠性预测在电力系统中主要用于评估电网运行的稳定性，是制定调度策略、优化运行方式的重要工具。通过可靠性预测，电力企业可以提前识别潜在风险，制定相应的运维计划和应急预案，从而降低系统故障带来的经济损失。在智能电网建设中，可靠性预测与实时监控系统结合，能够实现对电网运行状态的动态评估与预警。有研究指出，基于大数据和的可靠性预测系统，能够实现对电网运行状态的高精度预测，提高系统的运行效率。可靠性预测的应用不仅限于电力系统本身，还广泛应用于能源管理、电力市场分析及电力设备寿命预测等领域。第6章电力需求弹性预测方法6.1需求弹性概念与分类需求弹性是指电力需求对价格、收入、技术进步、政策调控等外部因素变化的响应程度，是电力系统规划与管理中的关键指标。根据不同的研究视角，需求弹性可分为价格弹性、收入弹性、技术弹性、政策弹性等类型，其中价格弹性是最常见的分类方式。价格弹性通常用需求量变化的百分比与价格变化的百分比之比表示，公式为：E_p=ΔQ/Q÷ΔP/P。有研究指出，电力需求弹性通常呈现负值，即需求量随价格上升而下降，这与商品的正常价格弹性一致。电力需求弹性受多种因素影响，如经济发展水平、能源结构、用户行为模式等，不同地区和时间段的弹性值差异较大。6.2需求弹性预测模型构建需求弹性预测模型通常结合统计分析与机器学习方法，如线性回归、时间序列分析、随机森林等。线性回归模型适用于数据具有线性关系的场景，而随机森林模型能处理非线性关系和高维数据。有学者提出基于面板数据的回归模型，能够更准确地捕捉地区间和时间间的弹性变化趋势。在构建模型时，需考虑时间序列的平稳性、自相关性及异方差性，以提高预测的准确性。例如，利用ARIMA模型进行时间序列预测，再结合弹性系数进行弹性预测，是一种常用方法。6.3需求弹性影响因素分析影响电力需求弹性的主要因素包括价格、收入、技术进步、政策调控、用户行为等。价格是影响电力需求弹性最重要的因素，尤其在电力市场化改革后，价格弹性显著增强。收入水平越高，电力需求弹性通常越低，因为高收入群体更倾向于选择更稳定的能源供应。技术进步，如可再生能源的普及，会降低对传统能源的依赖，从而影响电力需求弹性。有研究指出，政策调控如碳交易、电价补贴等，也会对电力需求弹性产生显著影响，尤其在低碳转型过程中。6.4需求弹性预测与政策影响需求弹性预测是制定电力政策的重要依据，政策调整会直接影响电力需求的弹性变化。例如，碳交易政策的实施可能降低电力需求的弹性，因为企业会倾向于节能改造以减少碳排放。政策干预力度越大，电力需求弹性可能越低，反之则可能越高。有文献指出，政策弹性与电力需求弹性之间存在复杂的互动关系，需综合考虑政策效果与市场反应。在政策制定过程中，需结合弹性预测结果，制定更科学、有效的能源政策。6.5需求弹性预测在能源规划中的应用需求弹性预测在能源规划中主要用于预测未来电力需求变化趋势，为电网建设、能源供给和负荷管理提供数据支持。通过弹性预测，可以更准确地评估不同能源结构对电力需求的适应性，优化能源配置。例如，预测未来十年电力需求弹性变化，有助于制定合理的可再生能源装机容量规划。在电力系统规划中，弹性预测还用于评估不同政策对电力需求的潜在影响，辅助决策制定。实践中，结合弹性预测与负荷预测，可提高电力系统运行的稳定性和经济性，降低弃风弃光率。第7章电力预测模型的优化与改进7.1模型优化的基本原则电力预测模型的优化应遵循“科学性、系统性、可解释性”三大原则，确保模型不仅具备高精度，还能在实际应用中提供可理解的决策依据。优化应结合电力系统的动态特性与不确定性因素，采用多目标优化方法，兼顾短期与长期预测的平衡。模型优化需考虑数据质量、计算资源与预测时效性，避免因模型复杂度过高导致计算成本增加或预测延迟。优化过程中应引入反馈机制，通过历史预测结果不断调整模型参数，提升模型的适应性和鲁棒性。优化应遵循“渐进式改进”原则，从基础模型出发，逐步引入更复杂的算法与结构，避免一次性大规模改动带来的风险。7.2模型参数优化方法参数优化常用的方法包括遗传算法、粒子群优化（PSO）和贝叶斯优化，这些方法能够有效处理高维、非线性参数空间。遗传算法通过模拟自然选择过程，能够在复杂参数空间中找到全局最优解，适用于电力系统中多变量耦合的预测模型。粒子群优化通过群体智能机制，能够快速收敛到局部最优解，适用于实时性要求较高的电力预测场景。贝叶斯优化结合概率模型，通过贝叶斯推理对参数空间进行高效搜索，适用于参数数量较多、分布复杂的模型。参数优化需结合模型的不确定性分析，采用蒙特卡洛模拟或贝叶斯不确定性量化方法，提升参数估计的可靠性。7.3模型验证与评估方法模型验证通常采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标，用于衡量预测精度。验证方法包括时间序列交叉验证、滚动验证和外部验证，其中滚动验证适用于动态变化的电力系统。模型评估应结合预测误差的分布特性，如正态分布、偏态分布或极端值分布，采用误差分析方法评估模型的稳定性。评估过程中需考虑预测区间，不仅关注预测值的准确性，还应评估预测范围的合理性和可靠性。建议采用多指标综合评估方法，如将MSE、RMSE、MAE与预测区间覆盖率结合，全面评估模型性能。7.4模型改进与创新方向当前模型多基于统计方法（如ARIMA、LSTM）或物理模型（如电力系统动态方程），未来可结合深度学习与物理模型的混合方法，提升预测精度。采用注意力机制（AttentionMechanism）或Transformer结构，能够有效捕捉电力负荷与天气等多源异构数据的非线性关系。引入多尺度预测方法，如短期预测与长期预测的耦合模型，提升模型对电力需求波动的适应能力。结合大数据与边缘计算技术，实现预测模型的实时更新与分布式部署，提升模型的灵活性与响应速度。探索基于强化学习的预测模型，通过奖励机制优化预测策略，提升模型在复杂环境下的自适应能力。7.5模型在实际应用中的改进策略实际应用中应结合电力系统运行状态进行模型调整，如根据电网负荷、天气、节假日等因素动态调整模型参数。建立模型与实际运行数据的反馈机制，通过历史数据不断优化模型，提升预测的长期稳定性。引入多源数据融合技术，如结合气象数据、经济数据与用户行为数据，提升模型的输入维度与预测精度。在模型部署时，应考虑计算资源与系统架构的兼容性，确保模型在不同平台上的高效运行。推动模型与电力调度系统、能源交易平台的集成，实现预测结果的实时应用与决策支持。第8章电力预测在电力系统中的应用8.1电力预测在调度中的应用电力调度系统依赖短期负荷预测来优化发电机组出力，确保电网供需平衡。根据IEEE1547标准，短期负荷预测误差应控制在±5%以内，以保障电网稳定运行。基于机器学习的负荷预测模型，如随机森林和长短期记忆网络（LSTM），在调度中被广泛应用，能够有效捕捉负荷变化的非线性特征。电网调度中心通常采用多源数据融合，包括历史负荷数据、气象信息、用户行为等，以提高预测精度。例如，2022年某省电网通过引入天气预测数据，使预测误差降低至±3%。在电力市场中，负荷预测结果直接影响日前市场出清和实时调度策略，确保电力系统在动态变化中保持经济性与安全性。电力调度系统还结合实时监控与预测反馈，实现动态调整，例如在负荷突变时快速调整发电计划，防止系统过载。8.2电力预测在规划中的应用电力规划需要长期负荷预测，以确定新建电厂、输电线路和储能设施的规模。根据《中国电力规划纲要（2021-2035年）》，预测周期通常为10-20年，采用滚动预测方法。基于GIS和大数据分析的负荷预测模型，能够准确识别区域发展对电力需求的影响，为