电力负荷预测

多用户电力负荷预测是指根据历史负荷数据对多个用户或区域的电力负荷进行预测，可使电网企业掌握不同用户或区域的电力需求，以便更好地开展规划和实施调度优化等。然而由于各用户呈现出复杂多样的用电行为，采用传统方法难以进行统一建模并实现快速准确预测。为此，构建了一种基于DTW K-medoids与VMD-多分支神经网络的多用户短期负荷预测模型。首先，采用DTW K-medoids法进行用户负荷数据聚类，利用动态时间弯曲（dynamic time warping，DTW）计算数据间的距离，取代K-medoids算法中传统的欧氏距离度量方式，以改善多用户负荷聚类的效果；在此基础上，为充分表征负荷历史数据的长短期时序依赖特征，建立了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）-多分支神经网络模型的并行预测方法，用于多用户短期负荷预测；最后，使用某地区20个用户365天的负荷数据进行聚类、训练和测试实验，结果显示该模型结果的平均绝对误差和均方根误差等指标均较对比模型有较大幅度降低，表明该方法可有效表征多类用户的用电行为，提升多用户负荷预测效率和精度。

准确、及时的中长期负荷预测对于制定经济合理的电力分配方案具有十分重要的意义。传统基于统计和人工智能的电力负荷预测算法存在计算效率低、预测准确率不高的问题。文章结合基因表达式编程的思想，提出基于基因表达式编程的中长期电力负荷预测算法。在标准EUNITE数据集上的仿真实验结果表明，文章提出的LFMM-GEP算法在MAE和MAPE以及预测精度上，要优于传统的其他人工智能和统计方法。

针对长短期记忆(long short term memory, LSTM)神经网络存在短期负荷预测精度低和稳定性差的问题，提出一种基于多策略改进金豺(improved golden jackal optimization, IGJO)算法优化LSTM的短期电力负荷预测模型。首先融合凸透镜成像反向学习策略，探索更好的初始解位置；引入Sigmoid函数改变逃逸能量，平衡探索和开发阶段；融合鲸鱼优化算法的螺旋包围机制，增强探索能力，提高收敛精度。然后，引入LSTM神经网络，利用IGJO算法优化LSTM的超参数，并建立IGJO-LSTM短期电力负荷预测模型。最后，使用河南某地区的实际电力负荷数据验证IGJO-LSTM短期负荷预测模型。实验结果表明，所提预测模型在工作日和周末不同时刻的电力系统短期负荷预测结果与实际负荷较接近。相比于传统预测方法，所提预测模型具有更高的精确度和稳定性，并具有一定的实际应用潜力。

为了实现兼具模型个性化和隐私保护个性化的电力负荷预测方案，文章提出了基于差分隐私的个性化联邦电力负荷预测方案。方案基于数据的缺失情况和时序特征进行集群式训练，得到适用于局部数据的本地个性化模型。在此基础上提出了个性化差分隐私保护方案，根据客户端到当前集群中心的距离调整隐私预算的分配，确保数据安全并实现客户端级别的隐私保护个性化。实验表明，算法在保证数据安全的同时，能训练得到效用较好的个性化模型。

随着大规模新能源入网，新型电力系统在对灵活性需求提出一定要求的同时，对预测技术也有了更高的精确性要求，而传统预测方法在处理动态复杂的场景时存在一定局限性，因此，亟需研究适用于新型电力系统的预测技术。大语言模型(large language model，LLM)是一种基于生成式人工智能(artificial intelligence，AI)的技术，具有多模态数据融合、少样本学习、多任务处理的能力，能够为电力系统中的预测任务提供更加智能化和精准化的解决路径。为此，针对LLM在电力系统预测领域的应用现状及优势展开分析。 方法 首先，对LLM的基本架构、训练方法及其应用现状进行阐释；然后，说明了其应用在预测领域的原理及实现过程，并重点探讨了在电力负荷预测、新能源出力预测和电价预测方面的优势和潜力；最后，从数据质量管理、隐私保护及计算资源3个方面分析了目前LLM在预测应用中存在的问题，并给出了可行的解决思路。 结论 通过对比各种预测任务研究发现，与传统预测方法相比，LLM在少样本学习和多模态数据处理方面的强大能力使其更适用于复杂多变的预测场景，对LLM合理有效的应用能够为电力市场预测提供新的解决方案。

为提升多区域电力负荷的预测精度，聚焦于多区域电力数据的时空相关性分析，提出了一种基于Spearman-GCN-GRU的超短期多区域电力负荷预测模型。该模型通过Spearman相关系数分析不同区域电力负荷的时空相关性，构建Spearman邻接矩阵并输入图卷积神经网络（graph convolutional network，GCN）和门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）提取数据中的空间特征和时序特征，最后由多层感知机（multilayer perceptron，MLP）解码输出预测结果。与基于距离邻接矩阵的模型进行对比，验证了Spearman-GCN-GRU模型的可行性。在模型的预测精度上，与传统统计模型和神经网络模型相比，Spearman-GCN-GRU模型在通用的评价指标中均取得最优结果。就均方根误差（root mean square error，RMSE）而言，Spearman-GCN-GRU模型与神经网络模型GRU、GCN和深度神经网络（deep neural network，DNN）相比，RMSE指标分别下降了13.90%、11.66%和8.36%，验证了模型具有更好的预测效果。

为了解决区域级短期电力负荷预测时输入特征过多和负荷时序性较强的问题，提出一种基于集群辨识和卷积神经网络(convolutional neural networks，CNN)−双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory，BiLSTM)−时序模式注意力机制(temporal pattern attention, TPA)的预测方法。首先，将用电模式和天气作为影响因素，基于二阶聚类算法对区域内的负荷节点进行集群辨识，再从每个集群中挑选代表特征作为深度学习模型的输入，这样既能减少输入特征维度，降低计算复杂度，又能综合考虑预测区域的整体特征，提升预测精度。然后，针对区域电力负荷时序性的特点，用CNN-BiLSTM-TPA模型完成训练和预测，该模型能提取输入数据的双向信息生成隐状态矩阵，并对隐状态矩阵的重要特征加权，从多时间步上捕获双向时序信息用于预测。最后，在美国加利福尼亚州实例上分析验证了所提方法的有效性。

单一模型在进行超短期负荷预测时会因负荷波动而导致预测精度变差，针对此问题，提出一种基于深度学习算法的组合预测模型｡首先，采用变分模态分解对原始负荷序列进行分解，得到一系列的子序列。其次，分别采用双向长短期记忆网络和优化后的深度极限学习机对每个子序列进行预测。然后，利用改进Q学习算法对双向长短期记忆网络的预测结果和深度极限学习机的预测结果进行加权组合，得到每个子序列的预测结果。最后，将各个子序列的预测结果进行求和，得到最终的负荷预测结果。以某地真实负荷数据进行预测实验，结果表明所提预测模型较其他模型在超短期负荷预测中表现更佳，预测精度达到98%以上。

精准的电力负荷预测有利于保障电力系统的安全、经济运行。针对现行预测算法存在的预测准确度低、模型耗时长等问题，提出一种基于随机森林(random forest，RF)算法和粗糙集理论(rough set theory，RST)的改进型深度学习(deep learning，DL)短期负荷预测模型(RF-DL-RST)。该模型首先基于历史数据，利用随机森林算法提取影响负荷预测的关键特征量；然后将关键特征量和历史负荷值作为深度神经网络的输入、输出项进行训练，并通过粗糙集理论修正预测结果。最后，通过算例进行仿真验证，结果表明，该模型的预测准确度比单一的深度学习模型及不进行预测修正的模型更高。

电力自被发现的那一刻，以来就成为生活的主要能源,在各个领域都有广泛的应用。科学合理的电力系统规划是电力系统安全、可靠、经济运行的前提。在当前国家经济和社会发展背景下，要实现科学合理的电力系统规划，迫切需要解决包括电力负荷预测、电源规划、电网规划及调度自动化规划等多个领域的众多实际课题。电力自从被人类发现以后，就广泛的应用在我们的生活中，给我们带来很多的便利，电是现代文明高速前进的动力源泉。电自被人类应用以来，就已经成为我们生活的主要能源，如果我们人类没有发现电的话，我想现在存的一些东西也应用不了，比方说我们办公用的电脑、手机、电灯等好多需要用到电的现代高科技东西。电应用在我们生活的各个角落。电力工作的发展水平直接影响到我们国家国民经济的发展，作为电力工程工作的重要部分，合理的系统规划是电力系统可靠、安全和经济远行的前提。本文主要是探讨如何开展电力系统规划设计。