“数据要素×”大赛江苏省分赛丨“基于人工智能的电力保供负荷精准预测”获科技创新赛道三等奖

随着经济快速发展，电力需求持续增长，保供要求不断提升，特别是在极端天气频发和夏季尖峰时期，负荷规模持续增加需要执行电力保供曲线时，如何对分行业负荷趋势和可调节负荷能力进行有效监控，对保供负荷进行精准分配，充分发挥调节作用，是电力管理部门面临的挑战。

有鉴于此，今年初国网宿迁供电公司以泗洪区域为试点，依托大数据处理、人工智能等技术，融合负荷历史、实时气象等数据构建分行业负荷预测模型和需求侧可调潜力负荷模型，为可调负荷空间大的行业向可调负荷能力较小且涉及民生安全等行业的资源定向分配提供数据支撑。

系统架构图

构建负荷预测模型：采用基于人工智能的DeepAR 预测算法模型数据来自营销业务系统和用电信息采用系统，包括泗洪县分行业逐时用电量曲线数据和对应时刻的气象数据，数据来自气象中心，包括温度、降水和大气压力。使用数据训练得到预测模型。

构建行业可调负荷模型：基于各行业日用电量历史大数据，输入电力、气象等多维度数据，输出为负荷。对每一个行业的输入输出进行主成分分析,对每一个行业得到对应的低维度的行业用电模型，以乡村居民用电负荷为例，负荷曲线满足温度的二次线性回归模型，将负荷分为可调和不可调，结合模型计算得到可调比例，同时与调研得到的行业可调系数比较，确保可调比例在合理范围内。

提供调峰保供策略：从源测可调负荷入手，通过优化配置各个行业的用电量，对泗洪县夏季中午迎峰时段进行调峰保供。通过仿真推演，给出负荷调峰预警和各行业负荷的调整方案。

该成果通过精准的负荷预测和智能调度，辅助电力公司和政府部门进行科学决策，有效提高能源利用效率，保障电力供应的安全和稳定，以实际行动提升电网数字化智能化水平。

未来，该成果将逐步推广至宿迁全市应用，为更广泛的电力用户提供服务，实现宿迁范围内的电力负荷优化管理。同时将不断开发更多应用模块，如需求响应管理、分布式能源接入等，以满足电力市场多元化的需求。