2026年智能算法在能源市场预测中的应用考核题

2026年智能算法在能源市场预测中的应用考核题一、单选题（共10题，每题2分，共20分）1.在中国南方电网负荷预测中，若需提高短期（1天内）预测精度，以下哪种智能算法通常效果最佳？A.人工神经网络（ANN）B.随机森林（RandomForest）C.长短期记忆网络（LSTM）D.支持向量机（SVM）2.若某能源公司需预测欧洲某国未来一周的天然气价格波动，最适合使用的智能算法是？A.递归神经网络（RNN）B.梯度提升决策树（GBDT）C.贝叶斯神经网络（BNN）D.卷积神经网络（CNN）3.在中东地区太阳能发电量预测中，如何处理因沙尘暴导致的短期发电量骤降数据？A.直接剔除异常值B.使用鲁棒回归算法C.增加气象数据作为特征D.修改预测模型权重4.以下哪种算法最适合预测中国北方冬季供暖用煤需求？A.线性回归（LR）B.蚁群优化算法（ACO）C.集成学习（EnsembleLearning）D.粒子群优化（PSO）5.在日本核电重启背景下，若需预测核能占比的变化，以下哪种算法最合适？A.逻辑回归（LR）B.精度树（XGBoost）C.时空图神经网络（STGNN）D.线性判别分析（LDA）6.若某能源交易平台需预测澳大利亚电网峰谷电价，以下哪种算法能较好处理非线性关系？A.朴素贝叶斯（NB）B.线性规划（LP）C.人工神经网络（ANN）D.K-近邻（KNN）7.在巴西水力发电量预测中，若需考虑降雨量与水库水位滞后效应，以下哪种算法最合适？A.传统ARIMA模型B.基于LSTM的水文模型C.线性混合效应模型（LME）D.朴素时间序列（NaiveTS）8.在德国可再生能源消纳预测中，如何处理不同类型能源（风、光）的互补性？A.分别建模再叠加B.使用多任务学习（MTL）C.增加天气数据维度D.使用差分隐私保护算法9.若某能源研究机构需预测全球石油期货价格，以下哪种算法能较好处理长周期波动？A.递归神经网络（RNN）B.随机游走模型（RW）C.亨利克模型（Henryk）D.支持向量回归（SVR）10.在中国多地分布式光伏出力预测中，如何解决数据稀疏问题？A.使用集成学习增强样本B.增加地理信息特征C.采用深度强化学习（DRL）D.修改预测窗口长度二、多选题（共5题，每题3分，共15分）1.在中国北方风电场功率预测中，以下哪些因素需纳入模型特征？A.风速、风向B.温度、湿度C.历史功率数据D.地形地貌特征E.装机容量2.若某能源公司需预测欧洲电力市场中长期价格，以下哪些算法需考虑政策影响？A.精度树（XGBoost）B.贝叶斯神经网络（BNN）C.政策敏感度分析模型D.时空图神经网络（STGNN）E.线性回归（LR）3.在巴西水电站群联合调度预测中，以下哪些算法适合处理多目标优化问题？A.多目标遗传算法（MOGA）B.粒子群优化（PSO）C.线性规划（LP）D.遗传算法（GA）E.模糊优化（FO）4.在日本核电占比变化预测中，以下哪些数据需重点采集？A.核电审批政策B.太阳能装机容量C.煤电成本波动D.储能技术进展E.公众接受度调查5.在澳大利亚电网负荷预测中，以下哪些算法能处理时序依赖性？A.长短期记忆网络（LSTM）B.门控循环单元（GRU）C.基于图卷积的时序模型D.传统ARIMA模型E.朴素时间序列（NaiveTS）三、判断题（共10题，每题1分，共10分）1.使用深度强化学习（DRL）能完全消除能源市场预测中的不确定性。（×）2.中国北方供暖季的煤炭需求预测需重点考虑气候突变影响。（√）3.欧洲电力市场中长期预测中，可再生能源占比越高，预测难度越大。（√）4.日本核电重启后，需同时预测核电与火电的联合负荷。（√）5.巴西水电站群联合预测中，丰水期与枯水期的模型参数需完全一致。（×）6.澳大利亚电网峰谷电价预测中，用户行为数据比气象数据更重要。（×）7.中东地区天然气价格预测中，需重点考虑OPEC政策变量。（√）8.中国多地分布式光伏出力预测中，城市阴影效应可忽略不计。（×）9.欧洲电力市场预测中，需考虑各国碳税政策差异。（√）10.美国能源市场预测中，需重点关注页岩油气产量变化。（√）四、简答题（共5题，每题5分，共25分）1.简述在巴西水力发电量预测中，如何处理丰水期与枯水期的数据差异？2.解释在中东地区天然气价格预测中，为何需结合地缘政治变量？3.描述在中国北方供暖季煤炭需求预测中，如何整合气象与政策双重影响？4.说明在澳大利亚电网峰谷电价预测中，如何利用用户行为数据进行特征工程？5.阐述在德国可再生能源消纳预测中，时空图神经网络（STGNN）的优势体现在哪些方面？五、论述题（共1题，10分）结合中国南方电网负荷预测案例，论述如何综合运用多种智能算法提升预测精度，并分析不同算法的适用场景与局限性。答案与解析一、单选题1.C解析：短期负荷预测需捕捉高频波动，LSTM能较好处理时序依赖性，而ANN、随机森林、SVM更适合长期趋势预测。2.A解析：欧洲天然气价格受短期供需关系影响大，RNN能捕捉高频波动，GBDT、BNN、CNN更适用于结构化数据或图像预测。3.C解析：沙尘暴需通过气象数据（如能见度）体现，增加特征比剔除异常值更科学。4.C解析：北方供暖季需求受气温、政策（如补贴）、历史数据多重影响，集成学习能融合多种模型优势。5.C解析：核电占比变化涉及政策、技术、成本等多维因素，STGNN能处理时空依赖性，其他算法较局限。6.C解析：电价受供需、天气、政策等非线性因素影响，ANN能捕捉复杂关系，其他算法线性假设较强。7.B解析：水力发电依赖水文数据，LSTM能处理水位滞后效应，传统ARIMA较难捕捉水文复杂性。8.B解析：多能源互补性需通过多任务学习同时建模，避免分别建模的误差累积。9.B解析：石油期货价格长周期波动可用随机游走模型捕捉，其他算法更适用于短期预测。10.B解析：分布式光伏数据稀疏时，地理信息特征（如日照、遮挡）可弥补数据不足。二、多选题1.A、B、C、D解析：风能预测需考虑气象（风速风向）、历史功率、地形影响，装机容量属于静态参数可忽略。2.A、B、C、D解析：中长期价格预测需结合政策变量（C选项），时空图神经网络（D）能整合政策影响，其他算法较局限。3.A、B、D解析：多目标优化问题需使用MOGA、PSO、GA，线性规划（LP）仅适用于单目标问题。4.A、C、D解析：核电占比变化受政策、煤电成本、技术进步影响，太阳能（B）和公众接受度（E）相关性较弱。5.A、B、C解析：时序依赖性需用LSTM、GRU、时空图神经网络处理，传统ARIMA（D）和NaiveTS（E）较简单。三、判断题1.×解析：DRL能降低不确定性但无法完全消除，仍需结合传统方法。2.√解析：气候突变（如寒潮）显著影响供暖需求，需重点考虑。3.√解析：高可再生能源占比导致出力波动增大，预测难度提升。4.√解析：核电重启需同时考虑新旧能源负荷特性。5.×解析：丰水期与枯水期需分别建模，参数差异显著。6.×解析：气象数据对电价影响更大，用户行为数据仅占补充作用。7.√解析：OPEC政策对中东天然气价格有决定性影响。8.×解析：城市阴影效应对分布式光伏出力影响显著，需纳入模型。9.√解析：各国碳税政策差异影响电力成本，需重点考虑。10.√解析：页岩油气产量波动影响美国能源市场，需重点关注。四、简答题1.丰枯期数据处理方法答：-使用条件分支模型，区分丰水期（如汛期）与枯水期（如枯水期）分别建模；-通过气象数据（如降雨量）作为特征，间接反映丰枯差异；-采用门控机制（如LSTM中的门控单元）自动学习丰枯期特征差异；-增加丰枯期权重系数，动态调整模型参数。2.地缘政治变量整合原因答：-OPEC产量决策、地缘冲突（如战争）、贸易制裁等直接决定天然气供应；-政策变量能解释价格长期趋势与短期波动，传统经济模型难以捕捉；-地缘政治风险具有突发性，需使用动态模型（如DNN）捕捉其影响。3.气象与政策整合方法答：-气象特征（气温、风力）作为基础输入；-政策变量（补贴、限价）通过独热编码或嵌入层整合；-使用注意力机制（Attention）动态加权气象与政策特征；-增加滞后政策变量（如上年补贴政策）以反映政策累积效应。4.用户行为特征工程答：-通过用户画像（职业、收入）分析用电习惯；-整合可中断负荷响应数据（如空调调峰）；-使用聚类算法（如K-Means）划分峰谷用电用户群体；-构建用户行为时间序列（如节假日用电规律）。5.STGNN优势答：-能同时处理空间（如电网拓扑）和时间（如负荷变化）依赖性；-通过图卷积自动学习区域间负荷传导关系；-支持动态图更新（如故障节点剔除）；-比传统时序模型更鲁棒于数据稀疏场景。五、论述题中国南方电网负荷预测智能算法应用答：南方电网负荷预测需兼顾短期（日级）与中长期（月级）需求，且受气候、经济、政策多重因素影响。综合应用智能算法可提升预测精度，具体策略如下：1.短期负荷预测（1-3天）-基础模型：使用LSTM捕捉负荷时序依赖性，特别适合捕捉午间空调负荷高峰；-特征增强：整合气象数据（温度、湿度）与历史负荷数据，通过Transformer模型处理长距离依赖；-异常处理：加入异常检测机制（如孤立森林），剔除台风等极端天气影响。2.中长期负荷预测（1-3个月）-趋势模型：使用XGBoost整合经济指标（如GDP增长率）和政策变量（如错峰用电补贴）；-周期性处理：引入季节性分解（STL）+ARIMA模型处理周/年周期性；-不确定性量化：用贝叶斯神经网络（BNN）估计预测区间，而非单一点预测。3.算法组合策略-分层建模：短期用LSTM+Transformer，中长期用XGBoost+BNN，结果加权融合；-动态校准：通过MSE和MAPE误差反馈，自动调整模型权重；-领域适配：针对粤港澳大湾区（如深圳高温）单独训练子模型，提升区域