基于人工智能的电力系统负荷预测方法

摘要：电力系统负荷预测是保障电力系统稳定运行与优化调度的重要环节。传统预测方法面临非线性强、时变性高和影响因素复杂等难题，难以满足现代电力系统对预测精度和时效性的要求。人工智能技术的发展为负荷预测提供了新的技术路径。本文分析电力负荷预测面临的主要挑战，探讨人工智能方法在不同预测场景下的应用优势，梳理典型算法模型及其优化策略，并结合实际需求，提出构建高精度负荷预测系统的可行对策，以提升电网运行效率与决策能力。

关键词：电力系统；负荷预测；人工智能

一、电力负荷预测的关键挑战分析

（一）负荷波动具有显著的非线性特征

电力系统中的负荷变化受到时间周期性、人类行为、气象因素及节假日因素的共同作用，导致其呈现出高度非线性和不规则的变化趋势。负荷曲线在短时范围内常常出现峰谷交替、频繁跳变等现象，这种变化规律在数学上难以通过传统线性模型进行有效刻画。非线性特征要求预测模型具备较强的函数拟合能力和对复杂关系的捕捉能力。在多重因素交叉作用下，负荷响应模式随场景变化而发生偏移，使得预测模型难以泛化到不同时间段或空间区域，对模型的适应性和容错性提出了更高的要求。

（二）影响负荷变化的因素高度复杂

电力负荷并非由单一变量驱动，其变化受气温、湿度、风速、节假日、社会活动频次以及工业生产强度等多维因素共同影响。某些因素具有突发性和不可预测性，部分因素则存在强关联性与滞后性，导致预测变量之间存在较强的耦合与冗余关系。不同时间尺度下，影响因子的主导作用可能发生转变，给建模带来不确定性。若不能有效识别并处理这些复杂影响因素，模型容易出现过拟合、预测精度波动及泛化能力下降的问题，限制其在实际运行中的应用价值与稳定性。

（三）传统方法难以满足实时预测需求

传统负荷预测方法以时间序列分析和统计回归为主，主要依赖历史负荷数据的周期性与趋势性假设。这些方法在数据完整、波动规律明确的场景下具有一定实用性，但在面对高频动态变化或短期突发事件时，模型响应迟缓、精度不足，难以实现对实时负荷的准确刻画。传统模型的数据预处理步骤繁琐，对数据缺失、异常值的处理能力不足，缺乏自主学习与自我更新机制。随着智能电网的快速推进，电力系统对负荷预测结果的时效性与精度提出更高要求，传统方法的局限性日益显现，亟需借助新兴技术手段进行突破。

二、人工智能技术在电力负荷预测中的应用实践

（一）神经网络模型实现非线性负荷学习表达

人工神经网络作为一种模仿生物神经结构构建的非线性模型，具备强大的函数逼近能力与自适应学习特性，能够在不依赖预设函数形式的前提下，通过训练数据自动提取隐藏在负荷波动背后的深层特征。在负荷预测中，采用前馈神经网络结构，输入包括历史负荷数据与影响因子数据，通过多层神经元之间的加权连接与激活函数处理，逐层提取数据特征，实现负荷曲线的高精度拟合。误差反向传播算法可用于参数调整，不断优化预测精度。神经网络对突变模式具有一定的学习能力，适用于短期与超短期负荷预测任务。通过加入记忆机制和时间窗滑动策略，可增强模型的时序感知能力，使预测结果更加贴合实际运行特性。模型训练依赖数据质量与样本规模，需进行特征工程处理与网络结构优化，以提升模型的稳定性与泛化性能。

（二）支持向量回归优化小样本预测场景

支持向量回归以结构风险最小化原则为基础，在样本数量有限或特征维度较高的场景中具有出色的泛化能力。其核心思想是通过在高维特征空间中构建最优回归超平面，实现输入变量与输出变量之间的非线性映射。通过引入核函数，支持向量回归能够捕捉复杂的非线性关系，适用于多种形式的负荷变化建模。在负荷预测任务中，该方法对异常值不敏感，可有效处理具有噪声的实际数据。在数据预处理阶段，需对各类输入因子进行标准化处理，消除量纲差异，提高模型的收敛速度与稳定性。模型训练过程中可通过交叉验证调节惩罚因子与核函数参数，寻找最优超参数组合。该方法适用于中短期负荷预测，在数据缺乏、规律不清的场景下仍能保持较高精度，具有广泛的工程应用前景。

（三）深度学习提升高维特征建模能力

深度学习以多层网络结构为核心，通过大量神经元构建复杂的非线性映射模型，具备对高维、非结构化数据的强表征能力。在电力负荷预测中，深度神经网络能够融合多个时间尺度的数据特征，对历史负荷序列、气象信息、节假日标识等多种类型的数据进行联合建模。卷积神经网络可用于挖掘局部时间片段中的负荷变化特征，循环神经网络尤其适用于时序数据的处理，其内置记忆单元能够捕捉长短期依赖关系，使模型具备更强的动态学习能力。长短期记忆网络在多个预测应用中表现出较优的预测性能，能够有效处理时间滞后与趋势突变问题。在建模过程中，需配置适当的网络深度与宽度，控制训练参数，防止过拟合与梯度消失问题。深度学习模型通常依赖大规模数据与高性能计算资源，适合用于复杂负荷模式分析与高频负荷预测应用场景。

（四）集成学习融合多模型预测优势

集成学习通过构建多个异构或同构的子模型，将其预测结果进行加权融合，提升整体模型的稳定性与准确性。该方法通过减弱单一模型因偏差或方差导致的预测误差，实现更高维度的信息表达与更强的鲁棒性。在电力负荷预测中，常见的集成策略包括模型加权平均、投票机制、堆叠融合等。可将神经网络、支持向量回归、决策树等多种模型作为基础预测单元，通过集成框架整合其结果，弥补各自的预测缺陷。集成学习对模型差异性要求较高，需确保基础模型在预测方式、结构特点与输入特征上具有互补性。在集成过程中，可基于历史误差动态调整权重分布，实现自适应集成策略。该方法适用于多变量高维特征场景，能够提升预测系统的整体稳定性与容错能力，在复杂负荷变化环境下表现出更优的泛化能力与预测精度。

三、结束语

人工智能技术的引入为电力系统负荷预测带来了前所未有的变革，打破了传统方法在建模能力、实时性与适应性上的诸多限制。通过构建多类型智能模型与融合策略，电力系统在应对负荷波动、实现精细化调度与资源优化配置方面展现出更强能力。预测技术不仅是信息处理手段，更是智能电网运行管理的核心支撑，未来应在算法优化、数据融合与工程应用等层面持续深化，推动电力负荷预测从准确性向智能性跃升。

参考文献

[1]张启凡.基于人工智能的电力负荷预测模型构建与优化研究[J].电力系统保护与控制，2023，43（02）：121-126.

[2]黄思敏.多模型集成学习在短期电力负荷预测中的应用[J].电力科学与技术学报，2023，41（03）：98-103.