6-1 大规模分布式光伏下高精度可信负荷预测实践

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

1. 长期依赖、多重周期：年周期、周周期、天周期。
2. 电力负荷数据高度异构复杂。
3. 影响电力负荷的外部因子复杂。

三、时序分析与预测算法

1. 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。

2. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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

1. 可解释机器学习：
   • 特征工程与AI系统输出数据理解。
2. 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。
3. 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。