电力系统短期负荷预测附Python代码+数据+详细文章讲解

原创于 2025-08-25 14:52:49 发布 · 922 阅读

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🔥 内容介绍

在现代电力系统的复杂架构中，短期负荷预测作为保障系统稳定、高效运行的关键环节，发挥着不可替代的作用。从时间范畴界定，短期负荷预测通常聚焦于未来数小时至数天内的电力负荷情况预估。其意义深远，不仅为电力调度部门合理安排发电计划、优化电网运行方式提供核心依据，助力实现电力供需的精准匹配，降低发电成本与电网损耗；还能在电力市场环境下，为电力交易参与者的策略制定提供有力支撑，增强市场交易的透明度与稳定性。例如，准确的短期负荷预测可使发电厂提前规划机组启停，避免不必要的空载损耗，同时帮助电力用户合理调整用电行为，降低用电成本。

二、影响短期负荷的因素

（一）历史负荷数据

电力负荷在时间序列上呈现出显著的延续性与规律性。过往的负荷数据宛如一部详实的 “负荷变迁史”，蕴含着大量可供挖掘的信息。通过深入分析历史负荷曲线，能清晰洞察每日、每周乃至每月的负荷波动模式。如工作日与周末的负荷曲线往往存在明显差异，工作日期间，工业生产与商业活动活跃，负荷水平较高且波动相对平稳；周末时，居民生活用电占比提升，负荷曲线形态随之改变。以某城市电网为例，经长期监测发现，工作日上午 8 点至下午 6 点期间，由于工厂满负荷运转与写字楼用电高峰，负荷值维持在较高区间，平均功率可达 500 万千瓦；周末同一时段，负荷值则回落至 350 万千瓦左右，呈现出截然不同的变化趋势。

（二）气象因素

气象条件堪称影响电力负荷的 “隐形大手”，对负荷波动有着直接且显著的影响。其中，温度因素首当其冲。在炎热的夏季，当气温飙升至 35℃以上，空调制冷设备全面开启，居民与商业场所的用电需求呈爆发式增长。据相关研究表明，气温每升高 1℃，区域电力负荷可能增加 3% - 5%。在寒冷的冬季，低温促使取暖设备广泛使用，同样会导致电力负荷大幅攀升。此外，湿度、风速、日照时长等气象要素也不容忽视。高湿度环境下，人们可能会同时使用空调除湿功能与通风设备，增加用电负荷；强风天气可能影响户外电力设备运行，导致部分地区用电需求调整；日照充足时，太阳能发电出力增加，可在一定程度上缓解电力供需压力，减少常规发电负荷。

（三）社会经济活动

社会经济活动的活跃度与电力负荷紧密相连，犹如共生体。工业生产作为电力消耗的 “大户”，其开工率、生产规模的任何变动都会在电力负荷数据上留下深刻印记。当某地区新引入大型工业项目，投产后将带动该区域电力负荷显著增长。例如，一座新建的钢铁厂，其生产设备的持续运转可能使周边区域电力负荷瞬间增加 100 万千瓦以上。商业活动方面，节假日期间商场促销、娱乐场所人气爆棚，用电量随之大幅上扬。以春节、国庆节等重大节日为例，大型商场的日用电量相比平日可增长 2 - 3 倍。此外，居民生活水平的提升、人口的迁移流动等因素，也会从不同层面影响电力负荷的大小与分布。

三、短期负荷预测方法

（一）传统统计方法

时间序列法：该方法基于 “历史会重演” 的假设，将电力负荷视为随时间变化的序列，通过挖掘序列自身的规律进行预测。以自回归滑动平均模型（ARMA）为例，它通过构建过去负荷值与当前负荷值之间的线性关系，结合滑动平均项对随机干扰进行修正，实现对未来负荷的预估。在一个具有稳定负荷波动规律的小型区域电网中应用 ARMA 模型，若该区域过往负荷数据呈现出较为明显的季节性波动特征，通过合理确定模型参数，可较为准确地预测未来数小时的负荷变化。但该模型对负荷数据的平稳性要求较高，当负荷受突发事件或外部因素干扰出现剧烈波动时，预测精度会大打折扣。

指数平滑法：指数平滑法赋予近期数据更高的权重，认为近期数据对未来负荷的影响更为显著。简单指数平滑法通过对当前观测值与上期预测值进行加权平均，得到本期预测值，权重的指数衰减特性使得模型能快速适应负荷的变化趋势。在一些负荷波动相对平缓、受外界干扰较小的居民小区用电负荷预测中，简单指数平滑法能发挥较好效果，可及时捕捉到居民日常生活作息导致的用电规律变化。然而，该方法在负荷突变时，预测响应速度较慢，易产生较大偏差。

（二）机器学习方法

人工神经网络：人工神经网络以其强大的非线性映射能力在短期负荷预测领域崭露头角。其中，多层感知器（MLP）通过构建包含输入层、隐藏层与输出层的网络结构，利用神经元之间的权重连接对输入数据进行复杂的非线性变换，从而学习负荷数据与影响因素之间的内在关系。在实际应用中，将历史负荷数据、气象数据、日期类型等作为输入，经过大量样本数据的训练，MLP 可对未来电力负荷进行预测。但 MLP 存在易陷入局部最优解、训练时间长等问题。长短期记忆网络（LSTM）则专门针对时间序列数据处理，通过引入记忆单元与门控机制，有效解决了传统神经网络在处理长时间序列时的梯度消失与梯度爆炸问题，能够更好地捕捉负荷数据中的长期依赖关系。在对跨季节、具有复杂波动规律的电力负荷预测中，LSTM 展现出卓越的性能，预测精度大幅提升。

支持向量机：支持向量机基于结构风险最小化原则，通过寻找一个最优分类超平面，将不同类别的数据分开，在负荷预测中则用于建立负荷与影响因素之间的回归模型。其优势在于对小样本、非线性数据具有良好的泛化能力，能够有效避免过拟合问题。在数据量有限且负荷特性呈现非线性变化的情况下，如新兴产业园区的电力负荷预测，支持向量机可通过核函数将低维数据映射到高维空间，实现高精度的负荷预测。但该方法对参数选择较为敏感，参数设置不当会影响预测效果。

（三）深度学习方法

卷积神经网络：卷积神经网络擅长对图像、时间序列等数据进行特征提取。在电力负荷预测中，它通过卷积层、池化层等结构自动学习负荷数据中的局部特征与全局特征。例如，将一段时间内的负荷数据按时间顺序排列成类似图像的矩阵形式，卷积神经网络可挖掘出其中隐藏的周期性、趋势性特征。在处理大规模、具有复杂结构的电力负荷数据时，卷积神经网络能快速提取关键特征，为后续的预测模型提供有力支持。但卷积神经网络对数据的局部特征挖掘能力较强，对长期依赖关系的捕捉相对较弱。

循环神经网络及其变体：除了前面提到的 LSTM，门控循环单元（GRU）作为 LSTM 的简化变体，同样在短期负荷预测中表现出色。GRU 通过简化门控机制，减少了模型参数数量，降低了计算复杂度，同时保留了对时间序列数据中长期依赖关系的学习能力。在实际应用中，GRU 在保证预测精度的前提下，能显著提高模型训练与预测的效率。此外，双向循环神经网络（Bi - RNN）通过同时考虑正向与反向的时间序列信息，进一步增强了模型对负荷数据的理解与预测能力，尤其适用于负荷变化受多种复杂因素交互影响的场景。

四、短期负荷预测流程

（一）数据收集与预处理

数据来源与收集范围：数据来源广泛且多元，电力企业内部的智能电表、监控系统源源不断地采集电力负荷数据，记录着各时刻、各区域的用电功率。气象部门则提供详细的气象数据，包括温度、湿度、风速、降水量等实时与历史信息。此外，社会经济数据如工业产值、商业零售额、人口统计数据等，可从政府统计部门、行业研究机构获取。收集范围涵盖目标区域内的所有电力用户，以及与之相关的各类影响因素数据，确保数据的全面性与完整性。

数据清洗与特征工程：原始数据往往夹杂着噪声、缺失值与异常值，严重影响预测模型的性能。数据清洗过程中，通过均值填充、插值法等手段处理缺失值；利用统计学方法如 3σ 准则识别并剔除异常值。在特征工程方面，对收集到的数据进行深度加工，例如对气象数据进行归一化处理，使其处于同一量纲，便于模型学习；从历史负荷数据中提取周期性特征，如日周期、周周期特征；将日期信息编码为类别特征，以反映不同日期类型（工作日、周末、节假日）对负荷的影响。

（二）模型选择与训练

模型评估指标：为筛选出最适合的预测模型，需借助一系列评估指标对模型性能进行量化评价。常用指标包括均方根误差（RMSE），它反映预测值与真实值之间误差的平均幅度，RMSE 值越小，说明预测精度越高；平均绝对误差（MAE），衡量预测值与真实值误差的平均绝对值，直观体现预测误差的大小；平均绝对百分比误差（MAPE），以百分比形式表示预测误差，便于在不同数据规模下比较模型性能。在实际应用中，综合考虑这些指标，能更全面地评估模型的优劣。

模型训练与调优：根据负荷数据特点与预测需求选定模型后，将预处理后的数据按一定比例划分为训练集、验证集与测试集。在训练过程中，利用训练集数据对模型进行迭代训练，不断调整模型参数，使模型逐渐学习到数据中的内在规律。通过验证集数据对模型性能进行实时监测，防止模型过拟合或欠拟合。当模型在验证集上性能达到最优时，停止训练。为进一步提升模型性能，采用超参数调优技术，如网格搜索、随机搜索等方法，对模型的关键超参数进行优化，找到一组使模型性能最佳的超参数组合。

（三）预测结果分析与验证

预测结果可视化：将模型预测得到的电力负荷数据以直观的可视化方式呈现，常见的有折线图、柱状图等。通过可视化展示，可清晰对比预测负荷曲线与实际负荷曲线的走势，直观发现预测值与真实值之间的偏差情况，便于快速识别预测异常点。例如，在折线图中，若预测曲线与实际曲线在某时段出现明显偏离，可针对性地分析该时段内可能影响负荷的特殊因素，如突发气象灾害、重大社会活动等。

误差分析与模型改进：深入开展误差分析，计算预测结果的各项误差指标，分析误差产生的原因。若误差主要源于模型对某些特殊负荷模式的误判，可考虑调整模型结构或增加训练数据中的相关样本；若误差是由于数据噪声或特征提取不充分导致，需进一步优化数据预处理与特征工程环节。通过持续的误差分析与模型改进，不断提升短期负荷预测的精度与可靠性。

五、实际案例分析

（一）案例背景介绍

选取某大型城市电网作为研究对象，该城市经济发展迅速，产业结构多元，涵盖高新技术产业、制造业、商业服务业等。随着城市规模扩张与居民生活水平提升，电力需求持续增长，且负荷特性复杂多变，受季节、气象、社会活动等因素影响显著，对短期负荷预测精度提出了极高要求。

（二）数据收集与处理过程

数据收集阶段，从当地电力公司的智能电表系统获取近 3 年的逐时电力负荷数据，涵盖城市各个区域；与气象部门合作，收集同期的逐时温度、湿度、风速、日照等气象数据；从政府统计部门获取城市的经济发展数据、节假日安排等信息。

数据处理时，针对负荷数据中的少量缺失值，采用线性插值法进行填充；对气象数据进行归一化处理，将温度范围缩放到 [0, 1] 区间，湿度、风速等数据也进行相应的归一化操作。同时，提取负荷数据的日周期、周周期特征，将日期信息编码为类别变量，构建包含多种特征的数据集。

（三）预测模型应用与结果展示

应用 LSTM 神经网络模型进行短期负荷预测。在模型训练过程中，设置隐藏层神经元数量为 64，学习率为 0.001，采用 Adam 优化器进行参数更新。经过多轮训练，模型在验证集上的 RMSE 逐渐收敛至较低水平。

预测结果显示，在正常工作日，模型预测的负荷曲线与实际负荷曲线拟合度极高，RMSE 为 30 万千瓦，MAE 为 20 万千瓦，MAPE 为 2%；在节假日及特殊气象条件下，虽然负荷波动较为复杂，但模型仍能较好地捕捉负荷变化趋势，预测误差在可接受范围内。例如，在某高温天气下，实际最高负荷达到 1200 万千瓦，模型预测值为 1170 万千瓦，误差控制在 2.5% 以内，有效验证了模型在复杂场景下的预测能力。

六、结论与展望

（一）总结短期负荷预测的重要性与现状

短期负荷预测作为电力系统运行与管理的核心环节，在保障电力可靠供应、提升系统运行经济性方面发挥着举足轻重的作用。当前，随着数据采集与处理技术、人工智能算法的飞速发展，短期负荷预测方法不断推陈出新，预测精度得到显著提升。但面对日益复杂的电力系统结构、多样化的用电需求以及频发的极端气象事件，现有预测方法仍面临诸多挑战。

（二）对未来研究方向的展望