电力负荷预测实践总结
一、电力负荷预测背景及其重要性
电力负荷预测是电网调度计算分析、控制决策的基础，也是电力市场健康稳定的基础。未来电网态势用电发电计划检修计划的不确定性增加，使得用电规律复杂，负荷预测变得尤为重要。
二、电力负荷预测挑战
- 长期依赖、多重周期：年周期、周周期、天周期。
- 电力负荷数据高度异构复杂。
- 影响电力负荷的外部因子复杂。
三、时序分析与预测算法
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时间序列分解（RobustSTL）：
- 基本RobustSTL算法：处理趋势突变和复杂周期。
- 加速GADMM算法的RobustSTL算法：适用于多重周期且具有计算效率高。
- 多尺度RobustSTL算法：适用于多尺度数据。
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复杂周期时序预测算法（Quatformer）：
- 学习旋转注意力机制：利用四元数表征嵌入可学习的周期/相位信息。
- 趋势正则化：对隐藏层中的趋势进行正则化。
- 分离注意力机制：降低Transformer计算复杂度至O(n)。
四、电力负荷预测实践与落地
- 平台构建：将原子算法组织起来，构建电力预测决策平台，实现快速开发鲁棒、精准、可解释的算法工作流。
- 数据处理：
- 数据组织与前处理。
- 特征工程与模型预测。
- 后处理优化。
- 案例分析：
- 奥运会全球指定云服务商案例：
- 高温天气和温度剧烈变化情况下的预测：性能优秀。
- 节假日模式和复杂趋势的捕捉：有效建模。
- 数值天气预报建模分布式光伏：有效预测中午和细粒度变化。
五、可解释人工智能助力可信负荷预测
- 可解释机器学习：
- 模型可解释性：
- 白盒模型：如广义加性模型、规则模型、树模型。
- 黑盒模型：如神经网络，通过代理模型、Shapley值等方法进行解释。
- 电力场景应用：
- 负荷曲线归因分析：对负荷预测曲线进行归因分析。
- 空调负荷分析：提取体感温度对负荷的影响。
总结
电力负荷预测面临多重挑战，但通过先进的时序分析与预测算法、强大的数据处理平台以及可解释的人工智能技术，可以实现高精度、可信的电力负荷预测，为电网调度和电力市场提供坚实基础。
