电气负荷预测的机器学习策略与模型优化

引言：

随着全球能源结构转型与智能电网的快速发展，电气负荷呈现出高波动性、强非线性与时空异质性特征。一方面，分布式能源（如光伏、风电）的接入导致负荷曲线剧烈波动；另一方面，用户侧需求响应、电动汽车充电等新型负荷的涌现进一步加剧了预测难度。传统负荷预测方法基于历史数据的统计规律建模，难以捕捉动态环境下的复杂关联关系，导致预测误差较大，进而引发电力供需失衡、发电成本增加及电网安全风险等问题。

、电气负荷预测的机器学习的价值

（一）提升预测精度，优化电力资源配置

机器学习算法能够深度挖掘电气负荷数据中的非线性特征与复杂关联模式，突破传统方法的线性假设限制。例如，通过集成学习融合多模型优势，或利用深度神经网络自动提取时空特征，可精准捕捉负荷受气象、节假日、用户行为等多因素影响的动态变化，在新能源高渗透场景下，机器学习模型可将短期负荷预测误差降低，为发电计划制定、输配电设备调度提供可靠依据，显著减少因供需失衡导致的弃风弃光或拉闸限电现象。

（二）增强模型适应性，应对复杂场景挑战

面对分布式能源接入、电动汽车充电负荷激增等新型负荷形态，机器学习通过在线学习与迁移学习技术实现模型动态更新。例如，基于 LSTM 的网络可实时处理时序数据中的突变点，而图神经网络（GNN）能建模区域负荷间的空间耦合关系。某省级电网应用混合模型后，成功预测了工业园区因生产线调整引发的负荷骤降，较传统方法提前 4 小时发出预警，为备用电源启动争取关键时间，避免了大面积停电事故。

（三）降低运营成本，推动能源系统智能化

机器学习驱动的负荷预测可减少电力储备容量需求，降低发电侧与用户侧的双重成本。一方面，精准预测使火电机组无需维持过高冗余出力，年节约燃料成本可达数亿元；另一方面，需求响应服务商可基于预测结果制定差异化电价策略，引导用户调整用电行为。此外，模型轻量化部署技术（如知识蒸馏）使边缘设备也能运行复杂算法，为社区微电网、家庭能源管理系统等场景提供低成本智能化解决方案，加速能源互联网生态构建。

二、电气负荷预测的机器学习模型优化策略

（一）多模型融合提升预测鲁棒性

在电气负荷预测中，单一模型往往因数据噪声、异常值或特征分布偏移而表现不稳定。例如，决策树模型易过拟合训练数据，支持向量机（SVM）对核函数参数敏感，导致在复杂场景下预测误差较大。集成学习通过组合多个基模型的预测结果，利用“群体智慧”提升鲁棒性。以某工业园区为例，其采用随机森林（RF）与梯度提升树（GBDT）的融合模型：RF 通过构建多棵决策树并投票表决，降低个体模型的方差；GBDT 则通过迭代优化残差，逐步修正前序模型的偏差，强化对非线性特征的捕捉能力。模型训练时，输入特征涵盖历史负荷、温度、湿度及节假日标志，并通过交叉验证动态调整基模型权重，避免过拟合。

（二）深度学习捕捉时序动态特征

电力负荷数据具有显著的周期性（如日、周、季节波动）与长期依赖性（如历史负荷对当前状态的影响），传统方法（如 ARIMA）难以建模复杂时序模式。长短期记忆网络（LSTM）通过门控机制（输入门、遗忘门、输出门）选择性记忆或遗忘历史信息，有效捕捉长程依赖。某省级电网构建的 LSTM 模型，输入层整合 24 小时负荷序列、当日最高气温及风速，隐藏层采用双层 LSTM 结构提取多尺度时序特征（如小时级波动与日级趋势），输出层预测次日 96 点负荷。为进一步聚焦关键时段，模型引入注意力机制，自动为历史数据分配权重。

（三）智能优化算法提升模型参数效率

在电气负荷预测中，模型参数，如支持向量机的惩罚系数 C、核函数参数 γ 的合理性直接影响预测精度，但传统网格搜索需遍历所有参数组合，计算成本随维度指数级增长。粒子群优化（PSO）算法通过模拟鸟群协作觅食行为，以动态粒子群在解空间中搜索最优参数组合，显著提升调优效率。某新能源场站针对光伏出力波动场景，以SVM 模型为基础，将 C 和 γ 作为粒子维度，定义适应度函数为预测误差的倒数。误差越小，适应度越高，通过 20 次迭代快速收敛至全局最优解。优化后，模型在多云天气下的均方根误差降低，此外，PSO 算法的并行化特性使其可适配分布式计算框架，进一步缩短大规模场站的参数调优周期。

（四）大小模型协同应对极端场景

极端天气（如台风、寒潮）或设备突发故障会导致负荷数据分布显著偏离历史模式，单一大模型因过度依赖全局特征而预测失效。某城市电网提出“大模型+， 小模型”协同架构：大模型采用 Transformer 结构，通过自注意力机制捕捉负荷的长期依赖与全局模式（如季节性波动）；小模型（如 XGBoost）则针对极端场景单独训练，聚焦局部特征。系统实时监测温度突增、线路故障等触发信号，自动切换至小模型修正预测结果。2024 年夏季台风期间，该方案将负荷预测偏差降低，精准识别台风过境导致的某工业园区停产，避免调度部门因误判负荷高峰而启动高成本燃气轮机。经测算，单次极端事件减少碳排放约200 吨，同时降低备用容量配置需求，年节约运营成本超千万元。此外，协同架构支持在线更新小模型参数，可快速适配新型极端场景。

结语：

电气负荷预测作为能源系统智能化的关键环节，其机器学习策略与模型优化不仅是技术层面的突破，更是推动电力行业向高效、低碳、韧性方向转型的重要驱动力。通过多模型融合、深度学习、智能优化算法及大小模型协同等策略，我们成功突破了传统方法在数据复杂性、场景多样性及极端事件适应性上的局限，实现了预测精度与稳定性的双重提升。

参考文献：

[1]王礼龙.建筑电气负荷与分布式新能源协同调度关键技术研究[J].石材，2025，（07）：171-173.

[2]林晶怡，王占博，许一川，等.环境气候变化对渔业电气设备负荷影响研究[J].电力需求侧管理，2024，26（04）：107-112.