电力系统负荷预测程序 Load-Prediction

资 源 简 介

电力系统负荷预测程序 Load-Prediction

详 情 说 明

电力系统负荷预测是电网调度和能源管理的重要基础工作，尤其短期预测对日常运营具有关键指导意义。该程序通过整合多维数据实现精准预测，主要考虑以下核心要素：

气象参数融合 系统会接入实时天气数据接口，重点分析温度、湿度、风速等直接影响用电负荷的指标。例如高温天气会导致空调负荷激增，而适宜的温湿度则会降低居民用电需求。

人体舒适度建模 创新性地引入热指数（Heat Index）和温湿指数（THI）计算模块，将气象参数转化为人体实际感知的舒适程度。这种生理指标与用电行为存在强相关性，能显著提升预测准确性。

动态权重机制 不同因素在不同季节、时段的贡献度会动态调整。夏季温度因素权重较高，而冬季则会加强湿度因子的考量，这种自适应算法使模型具备环境适应性。

该预测程序典型应用于： 发电计划编排 电力市场竞价 电网安全评估 需求侧响应

技术实现上通常采用混合预测框架，结合时间序列分析（如ARIMA）与机器学习方法（如LSTM神经网络），既能捕捉周期规律又可处理非线性影响因素。实际部署时还需考虑节假日模式识别和突发事件的异常检测机制。