短期负荷预测，日负荷预测和周负荷预测

资 源 简 介

短期负荷预测，日负荷预测和周负荷预测

详 情 说 明

短期负荷预测是电力系统运行中至关重要的技术环节，主要包含日负荷预测（24小时）和周负荷预测（168小时）两种典型场景。其中日平均负荷预测作为短期预测的核心，直接影响着发电计划制定、电网调度优化等关键决策。

日负荷预测需要处理明显的周期特性，既要考虑工作日/节假日的用电模式差异，也要捕捉早晚高峰的负荷波动规律。而周负荷预测则需建立更长时序的关联模型，重点解决周末负荷特征衰减的问题。两种预测都需要融合气象因素、历史负荷数据、社会经济指标等多维度信息。

当前主流的预测方法可分为三类：经典时间序列模型擅长捕捉线性规律，机器学习算法能处理非线性特征，而混合模型则通过组合策略兼顾预测精度与稳定性。随着智能电表普及，基于高粒度数据的预测正在成为新的研究方向。