基于深度学习的电力系统短期负荷预测方法研究

陈强

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摘要：电力系统短期负荷预测是电网安全调度、供需平衡调控与能源资源优化配置的核心基础工作，预测精度与稳定性直接影响电网运行的安全性与经济性。传统线性预测方法难以适配电力负荷复杂的时序波动与多因素耦合变化规律，存在特征挖掘不足、泛化能力薄弱等问题。深度学习技术具备强大的非线性特征拟合与时序数据挖掘能力，可有效适配短期负荷预测的复杂建模需求。本文系统分析电力负荷波动特征与核心影响因素，搭建标准化预测基础框架，构建融合多网络结构与注意力机制的改进深度学习预测模型，结合实际电网数据集完成算例测试与性能对比，验证改进模型的预测精度与场景适配能力，为电力系统短期负荷精准预测、电网智能化调度提供技术参考。

关键词：电力系统；短期负荷预测；深度学习；时序特征；注意力机制；模型优化

引言

新型电力系统建设背景下，新能源并网规模持续扩大，用户用电行为愈发多元，电网负荷波动的随机性与复杂性显著提升，对短期负荷预测的精准度、实时性与稳定性提出了更高标准。精准的短期负荷预测能够为电网机组启停调度、电力资源调配、峰谷负荷调控提供数据支撑，有效规避电力供需失衡、电网运行冗余损耗等问题。传统预测方法多依托统计学线性建模，对非线性、多耦合的负荷变化规律适配性不足，难以应对复杂工况下的负荷突变场景。深度学习凭借优异的非线性建模与时序数据处理优势，已逐步成为电力负荷预测的主流技术方向。本文聚焦短期负荷预测核心痛点，明确模型优化与实证分析的研究边界，开展系统性技术研究。

一 电力负荷特性分析与预测基础框架设计

1.1 电力负荷时序与周期性波动特征

电力系统短期负荷具备典型的时序演化规律与多尺度周期性特征，整体变化具备连续性与规律性，同时存在随机波动特性。负荷变化遵循日内、周度、季度性的稳定周期规律，日间用电负荷呈现稳定的峰谷变化，工作日与休息日负荷特征差异显著，不同季节的用电需求也存在规律性更替。同时受电网运行状态、用户用电行为波动影响，负荷会产生无规则小幅波动，传统模型难以精准捕捉这类精细化时序变化特征，是负荷预测误差产生的核心内因[1]。

1.2 多维度负荷影响因素特征筛选

电力负荷变化并非单一时序演化结果，受多重外部因素耦合影响，需全面筛选有效输入特征以提升预测可靠性。气象环境是核心外部影响因素，温度、湿度、天气变化会直接改变居民与工商业用电需求；日期属性、节假日排布会显著影响整体用电负荷水平；区域工业生产节律、商业活动规模也会带来持续性的负荷波动。通过梳理各类因素的影响机制，剔除冗余干扰特征，筛选高关联度核心特征，构建精准有效的预测输入特征集，为模型建模筑牢基础。

1.3 标准化短期负荷预测流程搭建

结合负荷特征与输入要素，搭建涵盖全流程的标准化短期负荷预测框架，覆盖数据预处理、模型训练运算、预测结果校验优化全链路。针对原始负荷数据、气象数据、日期数据存在的缺失、异常、噪声等问题，完成数据清洗、归一化与时序对齐处理，保障输入数据质量。规范模型训练、参数迭代、负荷预测的核心运算流程，同时增设结果校验与误差修正环节，构建闭环标准化预测体系，保障预测流程规范、结果稳定可靠。

二 面向短期负荷预测的改进深度学习模型构建

2.1 传统深度学习模型现存缺陷分析

常规单一深度学习模型在短期负荷预测应用中存在明显技术短板，难以兼顾全局时序特征与局部细节特征的挖掘。部分时序模型擅长捕捉负荷长周期变化规律，但对短期突变、局部波动特征捕捉能力不足；部分特征提取模型对静态关联特征拟合效果较好，但时序演化逻辑建模薄弱。同时传统模型对各类影响因子采用均等权重分配模式，无法根据场景变化自适应调整特征权重，关键影响因素挖掘不充分，最终导致复杂场景下预测精度不足、泛化能力较弱。

2.2 多网络融合基础模型结构设计

针对单一模型的技术缺陷，构建卷积神经网络与长短期记忆网络相融合的复合模型结构，实现多维度特征协同挖掘。利用卷积神经网络的局部特征提取优势，精准捕捉气象、日期等外部因素的局部关联特征与负荷短期波动细节；依托长短期记忆网络的时序记忆优势，挖掘负荷长周期的时序演化规律，解决单一模型特征提取片面的问题。双网络结构互补融合，全面覆盖静态关联特征与动态时序特征，大幅提升模型对复杂负荷变化规律的拟合能力[2]。

2.3 注意力机制嵌入与训练逻辑优化

在多网络融合模型基础上嵌入注意力机制，实现输入特征的自适应加权优化，解决传统模型权重分配不合理的核心问题。注意力机制可根据不同预测场景、不同时段的负荷变化特征，自动调整各类影响因子与时序节点的权重占比，强化关键特征、弱化无效干扰信息，提升模型对极端工况、负荷突变场景的适配能力。同时优化模型迭代训练与推理运算逻辑，调整损失函数与参数更新策略，有效降低模型过拟合风险，提升整体预测稳定性与精准度。

三 算例测试与性能对比分析

3.1 实验数据集与测试方案设置

为验证改进模型的实际预测性能，选取国内某地级市连续多年的真实电网短期负荷数据集，配套同步采集的气象、日期、节假日等关联数据构建实验数据集。统一完成数据集预处理、样本划分与数据归一化操作，设置同等实验环境与参数配置，选取多种主流深度学习预测模型作为对照样本，构建统一、公平的对比测试体系，保障实验结果具备客观性与参考性，精准体现改进模型的性能优势。

3.2 常规工况下预测精度指标对比

以平均绝对误差与拟合优度为核心评价指标，对比各模型在常规运行工况下的预测性能。实验结果表明，相较于传统单一预测模型，本文改进的融合模型平均绝对误差显著降低，负荷曲线拟合优度大幅提升，能够精准贴合真实负荷的时序变化趋势，有效减少常规时段的预测偏差。模型通过多特征协同挖掘与自适应权重优化，解决了传统模型拟合不足、细节预测失真的问题，常规工况预测精度优势显著。

3.3 极端场景适配与综合性能评估

重点针对极端天气、节假日负荷突变等复杂场景，开展模型适配性测试与综合性能评估。测试结果显示，传统模型在负荷突变场景下预测误差激增，泛化能力不足，而改进模型可精准捕捉特殊场景下的负荷变化规律，具备优良的极端工况适配能力。综合多维度测试结果可知，改进深度学习模型兼顾预测精度、稳定性与场景适配性，可有效适配复杂电网环境下的短期负荷预测需求，具备极高的工程应用价值[3]。

结语

短期负荷预测的精准化、智能化是新型电力系统调度运行的重要发展方向，传统预测模型难以适配当前电网复杂多变的负荷特征。本文通过剖析电力负荷时序波动规律与多维度影响因素，搭建标准化预测基础流程框架，针对常规深度学习模型的技术短板，构建多网络融合结合注意力机制的改进预测模型，优化模型特征提取与权重分配逻辑。通过实际电网算例测试验证，改进模型在常规工况预测精度、极端场景适配性上均优于传统模型，有效提升了短期负荷预测的可靠性与精准度。该研究可为电力系统短期负荷精准预测、电网智能调度、电力资源优化配置提供可行的技术方案，助力电网安全、高效、经济稳定运行。

参考文献

[1]吴坤华. 基于深度学习的电力系统负荷预测方法研究 [J]. 山西能源学院学报, 2024, 37 (4): 99-102.

[2]邹量. 基于深度学习的电力系统短期负荷预测研究与系统实现[D]. 导师：杨胡萍;张力. 南昌大学, 2023.

[3]张田丰. 基于集成深度学习的电力短期负荷预测方法研究[D]. 导师：张真源. 电子科技大学, 2022.

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