引言：电力负荷预测的重要性与挑战
电力电网负荷预测是现代电力系统运行的核心技术之一。随着智能电网的发展和可再生能源的大规模接入，精准预测未来用电高峰与低谷变得前所未有的重要。负荷预测的准确性直接影响电网的安全稳定运行、电力资源的优化配置以及电力市场的经济效率。
负荷预测面临的主要挑战包括：
- 复杂性：受天气、经济、节假日、用户行为等多重因素影响
- 非线性：负荷变化呈现复杂的非线性特征
- 不确定性：突发事件、极端天气等带来不可预测的波动
- 实时性：要求快速响应，支持实时调度决策
负荷预测的基本概念与分类
1. 预测时间尺度分类
根据预测时间范围的不同，负荷预测可分为：
- 超短期预测（分钟级到小时级）：用于实时调度、AGC（自动发电控制）
- 短期预测（小时级到周级）：用于机组组合、经济调度
- 中期预测（月级到年级）：用于电力规划、燃料采购
- 长期预测（年级到十年级）：用于电网规划、投资决策
2. 预测对象分类
- 总负荷预测：整个区域或电网的总用电负荷
- 分区负荷预测：不同区域或子网的负荷预测
- 母线负荷预测：特定变电站或母线的负荷预测
- 用户负荷预测：特定用户或用户群体的负荷预测
负荷预测的核心影响因素
1. 时间因素
- 季节性：夏季空调负荷高，冬季取暖负荷高
- 星期周期：工作日与周末用电模式不同
- 节假日效应：春节、国庆等长假期间负荷大幅下降
- 日内变化：早晚高峰、午间低谷的典型模式
2. 气象因素
- 温度：最敏感的气象因子，存在温度敏感区间
- 湿度：影响体感温度，间接影响负荷
- 风速：影响体感温度和风电出力
- 日照：影响光伏出力和建筑热负荷
- 降水：影响用户出行和用电行为
3. 经济与社会因素
- GDP增长：工业用电与经济发展密切相关
- 产业结构：重工业、轻工业、服务业用电特征不同
- 人口密度：居民用电的基础
- 电价政策：峰谷电价影响用户用电行为
4. 特殊事件
重大活动：奥运会、世博会等
极端天气：寒潮、热浪、台风等
传统负荷预测方法
1. 时间序列分析法
时间序列分析是基于历史数据的统计方法，主要模型包括：
ARIMA模型
ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是经典的时间序列预测方法：
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as
# 示例：使用ARIMA进行负荷预测
def arima_forecast(load_data, steps=24):
"""
使用ARIMA模型进行负荷预测
:param load_data: 历史负荷数据（pandas Series）
:param steps: 预测步长
:return: 预测结果
"""
# 模型拟合
model = ARIMA(load_data, order=(2,1,2)) # (p,d,q)参数
fitted_model = model.fit()
# 预测
forecast = fitted_model.forecast(steps=steps)
return forecast
# 数据准备示例
# load_data = pd.read_csv('historical_load.csv', index_col='timestamp', parse_dates=True)
# forecast = arima_forecast(load_data['load'], steps=24)
指数平滑法
指数平滑法通过加权平均历史数据进行预测：
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing
def holt_winters_forecast(load_data, seasonal_periods=24):
"""
使用Holt-Winters指数平滑进行负荷预测
"""
model = ExponentialSmoothing(
load_data,
seasonal_periods=seasonal_periods,
trend='add',
seasonal='add'
)
fitted_model = model.fit()
forecast = fitted_model.forecast(24)
return forecast
2. 回归分析法
回归分析通过建立负荷与影响因素之间的函数关系进行预测：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def regression_forecast(X_train, y_train, X_test):
"""
多元线性回归负荷预测
"""
# 数据标准化
scaler = = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
return y_pred
# 特征示例：温度、湿度、星期几、是否节假日
# X = df[['temperature', 'humidity', 'day_of_week', 'is_holiday']]
# y = df['load']
3. 人工神经网络（ANN）
早期的神经网络方法：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
def build_ann_model(input_dim):
"""
构建基础神经网络模型
"""
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim),
Dropout(0.2),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1) # 输出层：预测负荷值
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
return model
# 使用示例
# model = build_ann_model(X_train.shape[1])
# model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)
现代负荷预测技术
1. 机器学习方法
随机森林（Random Forest）
随机森林通过集成多个决策树提高预测精度：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
def random_forest_forecast(X_train, y_train, X_test):
"""
随机森林负荷预测
"""
# 参数网格搜索
param_grid = {
'n_estimators': [100, 200, 300],
'max_depth': [10, 20, None],
'min_samples_split': [2, 5, 10]
}
model = RandomForestRegressor(random_state=42)
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y预测
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_test)
return y_pred
梯度提升树（XGBoost/LightGBM）
梯度提升树是目前负荷预测中应用最广泛的机器学习方法之一：
import xgboost as xgb
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
def xgboost_forecast(X_train, y_train, X_test, y_test=None):
"""
XGBoost负荷预测
"""
# 数据转换
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test if y_test is not None else None)
# 参数设置
params = {
'objective': 'reg:squarederror',
'max_depth': 6,
'eta': 0.1,
'subsample': 0.8,
'colsample_bytree': 0.8,
'random_state': 42
}
# 模型训练
model = xgb.train(
params,
dtrain,
num_boost_round=1000,
evals=[(dtest, 'test')] if y_test is not None else None,
early_stopping_rounds=50,
verbose_eval=False
)
# 预测
y_pred = model.predict(dtest)
return y_pred, model
# 特征工程示例
def create_features(df):
"""
创建时间特征
"""
df = df.copy()
df['hour'] = df.index.hour
df['day_of_week'] = df.index.dayofweek
df['month'] = XGBoost
df['is_weekend'] = (df['day_of_week'] >= 5).astype(int)
df['is_holiday'] = df['is_holiday'].astype(int)
# 滞后特征
for lag in [1, 24, 168]: # 1小时、1天、1周
df[f'load_lag_{lag}'] = df['load'].shift(lag)
# 滚动统计
df['load_rolling_mean_24'] = df['load'].rolling(24).mean()
df['load_rolling_std_24'] = df['load'].rolling(24).std()
return df
支持向量机（SVM）
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def svm_forecast(X_train, y_train, X_test):
"""
支持向量机负荷预测
"""
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler预测
# 模型训练
model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=0.1)
model.fit(X_train_scaled, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
return y_pred
2. 深度学习方法
LSTM（长短期记忆网络）
LSTM特别适合处理时间序列数据，是负荷预测的主流深度学习方法：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
def build_lstm_model(input_shape):
"""
构建LSTM负荷预测模型
"""
model = Sequential([
LSTM(128, activation='tanh', return_sequences=True, input_shape=input_shape),
Dropout(0.2),
LSTM(64, activation='tanh', return_sequences=False),
Dropout(0.2),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1) # 输出层
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
return model
def prepare_lstm_data(data, lookback=24, forecast_horizon=1):
"""
准备LSTM训练数据
:param data: 归一化后的负荷序列
:param lookback: 回溯时间步长
:param forecast_horizon: 预测步长
:return: X, y
"""
X, y = [], []
for i in range(len(data) - lookback - forecast_horizon + 1):
X.append(data[i:(i + lookback)])
y.append(data[(i + lookback):(i + lookback + forecast_horizon)])
return np.array(X), np.array(y)
# 使用示例
# X, y = prepare_lstm_data(normalized_load, lookback=24, forecast_horizon=24)
# X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# model = build_lstm_model((X_train.shape[1], X_train.shape[2]))
# early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
# model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop])
CNN-LSTM混合模型
结合CNN的空间特征提取能力和LSTM的时间序列建模能力：
”`python def build_cnn_lstm_model(input_shape):
"""
CNN-LSTM混合模型
"""
model = Sequential([
# CNN部分：提取局部模式
tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape),
tf.keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3,