基于大數據分析的電網負荷預測優化算法研究

摘" 要：隨著智能電網建設的深入推進，電網負荷預測精度對保障系統安全穩定運行具有重要意義。針對傳統負荷預測方法在面對復雜場景時預測精度不足的問題，提出一種基于大數據分析的電網負荷預測優化算法。該算法融合長短期記憶網絡（LSTM）模型、時間序列模型（FbProphet）及深度學習等方法構建多層預測模型。實驗結果表明，所提算法在國網萊蕪供電公司實際運行環境下取得顯著效果，預測準確率達98%，有效識別負荷高峰，累計削減尖峰負荷超過870 MW，為電網安全穩定運行提供有力支撐。

關鍵詞：電網負荷預測；大數據分析；LSTM；深度學習；優化算法

中圖分類號：TM714""""" 文獻標志碼：A""""""""" 文章編號：2095-2945（2025）04-0098-04

Abstract： With the deepening of the construction of smart grids， the accuracy of grid load prediction is of great significance to ensuring the safe and stable operation of the system. Aiming at the problem of insufficient prediction accuracy of traditional load forecasting methods when facing complex scenarios， a power grid load forecasting optimization algorithm based on big data analysis is proposed. The algorithm combines long-term and short-term memory networks， time series model FbProphet， and deep learning methods to build a multi-layered prediction model. Experimental results show that the proposed algorithm achieves remarkable results in the actual operating environment of State Grid Laiwu Power Supply Company. The prediction accuracy rate reaches 98%， effectively identifies peak load， and reduces peak load by more than 870 MW cumulatively， providing strong support for the safe and stable operation of the power grid.

Keywords： power grid load forecasting; big data analysis; LSTM; deep learning; optimization algorithm

電網負荷預測是保障電力系統安全經濟運行的關鍵環節。隨著新能源發電規模不斷擴大，用電負荷呈現出顯著的波動性和不確定性。傳統負荷預測方法在面對天氣變化、節假日效應、經濟波動和用戶行為模式變化等多重因素影響時，往往難以實現理想的預測精度。基于大數據分析技術的負荷預測優化算法通過整合多源數據，采用先進的人工智能技術，為提高負荷預測準確性提供了新的解決方案。

1" 電網負荷預測影響因素分析

電網負荷變化受多重因素綜合影響。氣象環境方面，氣溫每升高1 ℃導致電網整體負荷增加2%～3%，尤其在35 ℃以上表現顯著；濕度每上升10%使制冷度日（Cooling Degree Days）指數增加0.8個單位；風速每增加1 m/s引起風電出力提升15%；暴雨天氣較晴朗天氣的日最大負荷降低8%～12%。社會因素方面，節假日負荷較工作日平均降低25%～30%，GDP每增長1個百分點帶動用電量增長0.8個百分點，城鎮化率每提升1%推動居民用電量增長1.2%。電網運行特性方面，沿海發達地區單位面積負荷密度是中西部地區的2～3倍，系統慣性時間常數每降低1秒導致頻率調節能力下降15%，光伏發電滲透率每提高10%使系統調頻能力降低8%。主變容量與最大負荷之比維持在1.3～1.5較為合理，斷面負載率超過75%時系統穩定裕度明顯下降。

2" 基于大數據分析的預測算法模型

2.1" LSTM模型構建

2.1.1" 網絡結構設計

長短期記憶網絡結構針對電網負荷預測特點進行優化設計，構建了包含輸入層、LSTM層、全連接層和輸出層的深度神經網絡架構[1]。如圖1所示，輸入層采用滑動時間窗口機制，將多源異構數據映射到特征空間。LSTM層由多個記憶單元串聯組成，包含輸入門、遺忘門和輸出門3個控制單元，通過門控機制調節信息流動。模型采用雙向LSTM結構，正向LSTM層學習歷史信息向未來的傳遞規律，反向LSTM層提取未來信息對歷史的反饋影響。全連接層對LSTM層輸出的高維特征進行降維映射，提取預測特征。

2.1.2" 參數優化策略

參數優化策略采用改進的Adam優化算法，引入動量項和自適應學習率機制。動量項在梯度更新過程中累積歷史梯度信息，減緩參數更新的震蕩幅度，加快收斂速度。優化器的核心參數更新規則為

式中：mt、vt分別為一階動量和二階動量估計值，α為基礎學習率，ε為平滑因子。權重初始化采用Xavier方法，使各層輸入輸出方差保持一致，避免梯度消失和梯度爆炸問題。針對負荷數據的多尺度特性，設計分層學習率策略，淺層網絡參數采用較小學習率保持穩定性，深層網絡參數使用較大學習率提高特征提取能力[2]。Dropout正則化技術隨機斷開神經元連接，降低模型過擬合風險。批量歸一化在每層輸入端對數據分布進行標準化處理，加速訓練收斂并提高模型泛化能力。

2.1.3" 預測精度評估

預測精度評估建立了多維度的評價指標體系，從準確性、穩定性和時效性3個層面量化模型性能。準確性評價采用均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）等統計指標，其核心計算公式為

式中：yt為實際負荷值，t為預測負荷值，n為樣本數量。穩定性評價引入預測區間覆蓋率和預測方差2個指標，預測區間覆蓋率衡量模型對不確定性的刻畫能力，預測方差表征預測結果的波動范圍。時效性評價關注預測提前量與精度的權衡關系，通過建立預測時間跨度與各項評價指標的映射關系，確定最優預測周期。

2.2" 時間序列模型應用

2.2.1" FbProphet模型構建

FbProphet模型采用可分解時間序列預測方法，將電網負荷序列分解為趨勢項、周期項、節假日項和誤差項4個核心組成部分[3]。模型基于貝葉斯框架構建，利用時間序列分解思想建立加法模型，各組成部分的數學表達式為

式中：g（t）表示增長趨勢函數，s（t）為周期性變化函數，h（t）為節假日效應函數，εt為誤差項。模型引入分段線性或邏輯增長曲線刻畫長期趨勢，通過傅里葉級數擬合周期性變化，采用虛擬變量標記節假日影響。模型優勢在于對異常值具有較強的魯棒性，能有效處理缺失數據，并通過自動變點檢測捕捉趨勢轉折點。模型參數估計采用MAP（最大后驗概率）方法，結合MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡洛）算法實現參數的后驗分布采樣，提供預測結果的可信區間。

2.2.2" 趨勢分析方法

趨勢分析方法針對電網負荷的長期變化特征，構建了分段線性增長模型與飽和增長模型的混合結構。分段線性模型通過自適應分段點確定將負荷序列劃分為多個線性增長區間，每個區間的增長率反映該時期的負荷變化速度。飽和增長模型基于logistic函數描述負荷增長的極限特性，引入容量上限參數約束預測結果的合理性。模型設置可調節的增長率變化點，在變化點處允許增長率發生突變，以適應經濟政策調整、產業結構變遷等外部因素帶來的趨勢改變。變化點的位置和數量通過極大似然估計確定，同時考慮模型復雜度懲罰項，避免過度擬合。趨勢預測結果通過指數平滑方法進行修正，增強對近期數據的敏感度。

2.2.3" 季節性因素處理

季節性因素處理采用多重周期分解策略，將負荷序列中的年周期、周周期和日周期分別建模。年周期項主要反映氣溫變化導致的季節性負荷波動，通過傅里葉級數展開捕捉連續變化特征。周周期項刻畫工作日與周末的負荷差異，利用虛擬變量矩陣表征不同日期類型的負荷模式。日周期項描述一天內負荷的變化規律，考慮早峰、晚峰等典型負荷特征。各周期項之間通過交互項建立關聯，反映季節對日內負荷模式的影響。模型引入平滑因子調節季節性強度，適應季節特征的年際變化。針對節假日期間的特殊季節性，設計獨立的節假日效應函數，將節假日影響從常規季節性中分離。季節性分量的提取采用局部加權回歸方法，保持了季節模式的動態演變特性。

2.3" 深度學習模型研究

2.3.1" 模型架構設計

深度學習模型采用多層感知機與卷積神經網絡相結合的混合架構，網絡結構自底向上包含數據輸入層、特征提取層、時序建模層和預測輸出層[4]。特征提取層由多個卷積塊串聯組成，包含二維卷積層、批量歸一化層和激活函數層。卷積核采用金字塔式遞減設計，從宏觀到微觀提取特征。時序建模層通過殘差連接實現信息快速傳遞，解決梯度消失問題。預測輸出層采用全連接結構，將高維特征映射到目標預測空間。模型隨深度增加呈現深窄型特征抽象結構。

2.3.2" 特征工程優化

特征工程優化聚焦于電網負荷數據的多維度特征構建與選擇。特征構建過程基于電力系統專業知識，設計了包括基礎負荷特征、時間特征、氣象特征和社會特征在內的多層次特征體系。特征選擇采用基于互信息的遞歸特征消除算法，其數學表達式為

式中：P（x，y）表示特征X與目標變量Y的聯合概率分布，P（x）和P（y）分別表示邊緣概率分布。通過計算互信息值對特征重要性進行量化排序，選取貢獻度較高的特征子集。對于高維特征空間，引入主成分分析方法進行降維處理，保留累計貢獻率達到95%的主成分。連續型特征采用分位數變換實現分布歸一化，離散型特征通過獨熱編碼轉換為數值表示。針對多源異構數據，設計特征融合網絡實現不同類型特征的自適應集成，提高特征表達的完備性。構建特征交互層捕捉特征間的非線性關聯，增強模型對復雜模式的描述能力。

2.3.3" 模型訓練策略

學習率調度采用余弦退火策略，在訓練初期保持較大學習率加速收斂，隨著訓練進行學習率逐漸降低實現精細搜索。損失函數設計綜合考慮預測精度和平滑性要求，將均方誤差損失與梯度一致性損失相結合，引導模型學習到連續平滑的預測曲線。批量訓練采用動態批量大小調整機制，根據訓練過程中的損失變化趨勢自適應調整批量大小。為提高模型魯棒性，引入對抗訓練方法，通過添加擾動樣本增強模型對異常模式的適應能力。訓練過程中采用模型集成策略，將不同訓練階段的模型參數進行指數滑動平均，降低模型預測的方差。

2.4" 智能優化算法集成

2.4.1" 遺傳算法優化

遺傳算法基于自然選擇原理對負荷預測模型參數進行全局優化，通過種群進化機制搜索最優解空間[5]。算法設計采用實數編碼方式，將預測模型的權重系數和結構參數映射為染色體，構建適應度函數評估個體優劣。個體適應度計算公式為

式中：w1、w2、w3為權重系數，RMSE為均方根誤差，MAE為平均絕對誤差，bias為預測偏差。選擇算子采用錦標賽選擇策略，保持種群多樣性。交叉算子使用自適應算術交叉，交叉概率隨進化代數動態調整。變異算子引入高斯變異機制，根據個體適應度值自適應調整變異范圍。引入精英保留策略，確保優質個體遺傳信息不被破壞。種群規模和進化代數通過網格搜索確定，在計算效率和優化效果之間達到平衡。

2.4.2" 多時間尺度協調

多時間尺度協調機制針對電網負荷預測的時間尺度差異性，構建了長中短期預測模型的協同優化框架。長期預測關注月度及以上尺度的負荷變化趨勢，采用趨勢外推與情景分析相結合的預測方法。中期預測面向日前至月度區間的負荷預測需求，結合天氣預報信息與歷史負載特征進行預測。短期預測聚焦日內負荷曲線的精確刻畫，利用實時監測數據進行滾動修正。設計分層遞進的預測策略，上層預測結果為下層預測提供約束邊界，下層預測結果反饋修正上層預測偏差。引入時間尺度轉換算子，實現不同時間粒度預測結果的一致性對齊。通過建立預測誤差傳遞模型，量化預測偏差在不同時間尺度間的累積效應。

2.4.3" 模型融合策略

模型融合策略通過集成多個獨立預測模型的輸出結果，提升預測系統的整體性能。基于模型互補性原理，選擇LSTM網絡、FbProphet模型、深度學習網絡等具有差異化優勢的基礎模型構建模型庫。采用動態加權融合方法，根據各模型在不同場景下預測能力動態調整融合權重。權重計算考慮模型的歷史預測誤差、預測值的方差以及模型之間的相關性。引入注意力機制實現自適應特征選擇，對不同模型輸出的重要性進行動態評估。

3" 案例分析

3.1" 應用背景

國網萊蕪供電公司面臨迎峰度夏期間電力保供壓力，電網負荷預測精度直接影響電網安全穩定運行。供電區域內用電負荷呈現明顯的季節性波動特征，夏季空調負荷占比較大，且新能源并網規模不斷擴大，給負荷預測帶來新的挑戰。公司于2024年6月依托數字化技術和智能化手段，結合大數據分析、人工智能算法和實時監測功能，開發電網電力保供數據分析系統。系統基于Intel酷睿i5-13400F處理器和NVIDIA GeForce RTX 2080Ti顯卡的硬件平臺進行部署，采用Python 3.1.0開發環境，集成Pytorch 1.8.0深度學習框架。

3.2" 系統實現與部署

系統包含全網實時負荷監測、電源實時出力監測、各電壓等級主變壓器負載率分析等7項核心功能。數據接入方面集成了電力氣象數據，同時對電網可調節資源、重點行業負荷、重要客戶負荷進行統計分析。預測模型在不同負荷區間均表現出優異性能，高負荷區間（負荷率大于80%）預測準確率達85%以上，中負荷區間（負荷率40%～80%）維持在80%左右，低負荷區間（負荷率小于40%）保持在75%以上。系統通過實時數據采集和智能分析，實現了電網運行狀態的全景監測和負荷變化的精準預測。

3.3" 效果評估

系統投運后實現了顯著的應用效果，負荷預測準確率達到98%，成功預測當日新能源出力創歷史新高。在運行性能方面，見表1，改進后系統在各負荷區間均實現了顯著性能提升，預測準確率較改進前平均提高15.2%。系統通過智能分析和預測，累計提前識別7次負荷高峰，實現電網運行方式優化12次，通過合理調度和運行優化，累計削減電網尖峰負荷超過870 MW。

4" 結論

基于大數據分析的電網負荷預測優化算法通過多種先進預測模型的有機融合，有效解決了傳統預測方法精度不足的問題。研究成果在實際應用中顯示出顯著的技術優勢，不僅實現了負荷預測的高精度，而且成功應對了電網運行中的各類挑戰。該研究為電網負荷預測領域提供了新的技術路徑，對提升電力系統運行可靠性和經濟性具有重要的理論與實踐意義。未來研究方向將著重于多模型融合預測方法的優化，以及人工智能技術在電網負荷預測中的深度應用。

參考文獻：

[1] 趙晉宇，付永軍，范紅剛，等.基于大數據分析的非入侵式電網負荷特性分析[J/OL].自動化技術與應用，1-6[2025-01-15].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1474.TP.20241112.1608.057.html.

[2] 許鴻雁.基于大數據分析的電網負荷預測方法[J].信息記錄材料，2024，25（9）：111-113.

[3] 葛云.基于大數據分析的電網負荷預測與優化調度研究[J].電氣技術與經濟，2024（3）：38-41.

[4] 張建國，常倩.基于數據分析技術的高精度負荷預測與電網智能斷面調控[J].黑龍江電力，2022，44（2）：155-159，166.

[5] 黃瑩.基于大數據的電網負荷預測研究[J].通信電源技術，2020，37（12）：106-108.