由清华大学电力市场研究团队创办的《浅谈电力市场》聚焦电力市场的产业政策、行业资讯、科学前沿，促进电力市场相关知识、经验、趋势的分享，助您面对习深化电力市场改革下的新挑战
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总结：电力负荷**结果为电力系统未来电力基础设施建设和发展规划决策提供重要参考。 然而，提供准确的电力负荷数据**并非易事，而电力市场的多样性使其更加困难。 随着大数据时代的到来和人工智能技术的进一步发展，与传统方法相比，人工智能在电力负荷领域已经崭露头角。
编辑指南
用电负荷**是指利用各种技术和方法，估算一个地区在未来某个时间的用电量。 这对电力系统来说很有意义。 然而，电力市场包含多种负荷资源，这增加了负荷的不确定性，增加了负荷的难度**。 本文主要阐述了荷载的重要性、荷载的类型和荷载的方法。
01 - 负载的重要性**
电力负荷**结果对未来电力基础设施建设和电力系统发电能力布局的决策具有重要的参考价值。 电力行业的整体安全、合理规划的制定、日常运营决策的制定、人力物力资源浪费的有效减少，都取决于准确执行电力负荷的能力。
规划和优化：负载**对于电力系统的规划和优化至关重要。 它可以帮助公用事业公司准确估计未来一段时间的电力需求，从而合理规划发电和输电资源，确保系统的高效运行。
资源分配：负载**还有助于适当分配发电资源，避免不必要的浪费，并确保有足够的电力**来满足用户需求。
供电可靠性：通过了解未来的负载情况，电力系统可以更好地应对高峰期和特殊条件，提高供电可靠性。
02 - 负载类型**
1.按负载类型划分
根据电力负荷的定义，负荷所在的区域、时间段和负荷类型对最终结果有很大影响。 举个简单的例子，对于供暖行业来说，夏秋两季的负荷与春冬季节的负荷完全不同，空调等负荷则相反。 可以看出，不同种类的载荷具有不同的外部特征，在执行载荷时不能一概而论，这会增加任务的难度，降低结果的准确性。 根据行业分类，负荷可分为：农业负荷**、城市居民负荷**、工业负荷**、商业负荷**和其他负荷**。
1）农业负荷**是指农村地区的全部负荷，包括农业生产用电、农村居民用电和商业用电。
2）城镇居民负荷**主要指日常照明、空调等家用电器设备的负荷**。
3）工业负荷主要是指社会工业生产中使用的总负荷。
4）商业负荷是指商业服务活动中使用的总负荷。
5）其他负载范围广，包括办公、公共交通、市政电力等负载。
2.按时间刻度划分
所需负载**结果的时间范围因情况而异。 例如，某电力公司在规划某一区域的配电设施时，主要考虑目标区域几年内的负荷变化，属于中长期负荷**。 这种负载**技术主要针对大粒度、长时间范围的需求，并不关心一天内负载的变化，而是更关心按年、月、日计算的负载累计结果。 此外，还有短期负荷**、超短时负荷**等。
短期电力负荷**是指一周或几天的负荷**，比超短期负荷**略长。 短时负荷的主要目的是合理安排燃油计划，经济合理地安排机组的启停，合理安排维修时间。 在电力市场中，短期负荷**极为重要。 例如，在前一交易日，如果市场主体能够准确增加次日负荷需求，则可以相应地调整其在电力市场的竞价行为，在需求较高时增加负荷需求，获得更多利润。 对于新能源发电机来说，准确的日用**可以最大限度地降低偏差评估的成本。
1 小时内负载的波动是超短期负载的目标**。 超短时负荷**的意义主要在于对电力系统的控制，对潜在事故风险的实时监测和防范，以及制定合理的发电计划。
一般来说，根据时间尺度的不同，负荷可分为中长期负荷、短期负荷和超短期负荷。
03-Load** 技术
一、负载技术发展概况
电力负荷问题一直是国内外众多专家学者关注的问题，一直是研究的热点，国内外专家学者在提高负荷精度方面也做了大量的研究。 这些研究可以分为两个方面：传统方法和人工智能方法。 传统方法主要包括：回归分析和时间序列分析、自回归移动平均模型、灰色模型等。 本文重点介绍人工智能方法。
2. 基于人工智能的负载技术
随着大数据时代的到来和设备性能的提高，人工智能技术在负载领域得到了快速发展。 与传统方法相比，AI在数据样本更大、数据特征更多、问题更复杂等应用场景中具有明显优势。 人工智能技术将根据输入数据自动**加载目标期间的数据：历史负载数据、历史温度数据等。
通过 AI 技术实现工作负载大致可以分为以下几个步骤：选择原始数据、特征工程、构建模型以及训练和测试模型。
1.原始数据的选择：原始数据的选择对准确性至关重要，需要保证所选的原始数据与加载数据具有较强的相关性。 因此，在选择数据之前，可以检查原始数据与荷载数据之间的相关性，在相关性达到一定阈值后，可以作为原始数据的替代。常见的原始数据一般有：历史负荷数据、历史温度数据、历史假期数据等。
2.特征工程：选择原始数据后，可以进行一定的处理，以方便后续模型的学习和习。 例如，对于随季节变化较大的负荷，可以根据历史负荷提取季度负荷数据。 此外，还需要对数据进行归一化，常用的方法有：max-min归一化、高斯归一化等。 那么为什么要做规范化呢？对于神经元，输出 y 和输入 x 之间的关系如下：
其中 a 和 b 分别是神经元的权重和偏差参数，将在训练期间更新。 如果不进行归一化，如果输入x过大，那么权重参数a的小幅更新可能会导致输出y的较大变化，不利于**模型收敛到稳态。
3.构建模型：根据任务特点，常见的神经网络模型包括全连接神经网络、一维卷积神经网络和循环神经网络。
4.训练和测试模型：通过特征工程获得的数据集按照7：2：1分为训练集、测试集和验证集。 训练集用于训练模型，而测试集和验证集用于验证模型的性能。 常用的性能指标是均方根误差 （RMSE） 和平均绝对百分比误差 （MAPE）。
总结
人工智能（AI）在电力系统负载领域显示出巨大的潜力**。 通过利用深度学习习等技术，人工智能能够更准确地捕捉电力系统中的负载模式和趋势，为能源规划和调度提供强大的工具。