摘要： 随着电力系统规模的持续扩大与运行复杂性的不断增加，精准的负荷预测对于保障电力供应可靠性、优化电力资源配置以及提升电网运行经济性起着至关重要的作用。本文聚焦于基于人工智能的电力系统负荷预测方法，详细阐述了人工神经网络、支持向量机、深度学习等主流人工智能技术在负荷预测中的应用原理，深入分析其模型构建、训练优化过程及优缺点，提出模型融合与改进策略以进一步提高预测精度，旨在为电力系统规划、运行调度提供科学精准的决策依据，推动电力行业智能化发展。

一、引言

在现代社会，电力已成为经济发展与人民生活的基本保障，电力系统的稳定运行面临着诸多挑战，其中负荷的不确定性是关键因素之一。传统的负荷预测方法，如时间序列分析、回归分析等，在面对电力系统负荷复杂多变的特性时，往往难以满足高精度要求。人工智能技术凭借其强大的非线性映射能力、自学习能力与自适应特性，为电力系统负荷预测带来了新的突破，能够挖掘负荷数据中的隐藏规律，有效应对负荷变化的随机性与波动性，是电气工程领域实现电力智能化管控的核心技术支撑，对提升电力系统整体运行水平意义重大。

二、基于人工智能的电力系统负荷预测方法概述

（一）人工神经网络（ANN）

1.模型结构

ANN 模仿人类大脑神经元的连接方式构建网络结构，常见的有多层感知器（MLP）。它由输入层、隐藏层（可为多层）和输出层组成，输入层接收负荷相关的特征数据，如历史负荷值、气象数据（温度、湿度、风速等）、日期类型（工作日、节假日等），隐藏层通过神经元的激活函数对输入数据进行非线性变换，输出层给出预测的负荷值。神经元之间的连接权重在训练过程中不断调整，以优化模型性能。

2.训练原理

采用反向传播算法（BP）进行训练，首先将训练数据输入网络，正向传播计算输出值，然后根据预测值与真实值的误差，反向传播调整连接权重。通过多次迭代，使误差逐渐减小，直至满足预设的收敛条件，模型学习到输入与输出之间的映射关系，具备负荷预测能力。例如，对于短期负荷预测，以过去一周的每小时负荷数据及对应气象数据作为输入，训练后的模型能够预测未来一天内每小时的负荷情况。

（二）支持向量机（SVM）

1.基本原理

SVM 基于统计学习理论，将负荷预测问题转化为一个二次优化问题。它在高维空间中寻找一个最优的分类超平面，使得不同类别样本（如不同负荷水平时段）之间的间隔最大，对于回归问题（负荷预测属于回归任务），通过引入一个损失函数，控制预测值与真实值的偏差在可接受范围内。核函数的运用是 SVM 的关键特色，它能将低维非线性数据映射到高维空间，使其线性可分，常用核函数有线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。

2.模型训练与应用

在负荷预测中，将历史负荷及相关特征数据进行预处理后作为训练样本，利用优化算法求解 SVM 的参数，构建预测模型。相较于 ANN，SVM 在小样本、非线性问题上表现突出，例如在中期负荷预测场景下，面对有限的历史月负荷数据及季节性气象变化特征，SVM 能够利用其强大的泛化能力，较为准确地预测未来数月的月平均负荷趋势。

（三）深度学习方法

1.深度神经网络（DNN）

DNN 是 ANN 的扩展，具有更多的隐藏层，能够自动学习数据的深层次特征。在负荷预测中，随着隐藏层的加深，网络可以捕捉到负荷时间序列中的长期依赖关系与复杂非线性模式。

2.循环神经网络（RNN）及其变体

RNN 专门为处理序列数据设计，其神经元之间存在反馈连接，能够记忆序列中的历史信息，在负荷预测中适用于具有时间依赖性的场景。长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是 RNN 的改进变体，它们通过引入门控机制，有效解决了 RNN 中的梯度消失或梯度爆炸问题，更好地处理长序列负荷数据，如在短期负荷预测中，能够依据过去数天的负荷变化规律，准确预测未来数小时的负荷动态变化。

三、不同人工智能负荷预测方法的优缺点分析

（一）人工神经网络

1.优点

具有很强的非线性映射能力，能适应复杂的负荷变化规律；模型结构灵活，可根据不同预测需求调整隐藏层数量与节点数；对大量数据有较好的学习能力，随着训练数据增多，预测精度有望提升。

2.缺点

存在过拟合风险，尤其当训练数据有限或模型结构过于复杂时；训练过程易陷入局部最优解，导致模型性能不佳；模型解释性较差，难以直观理解输入与输出之间的内在逻辑关系。

（二）支持向量机

1.优点

在小样本、非线性问题上有较高的预测精度；泛化能力强，不易受噪声干扰；基于严谨的数学理论，模型稳定性较好，参数选择相对有规可循。

2.缺点

计算复杂度较高，尤其在处理大规模数据时，训练时间长；核函数的选择与参数调整对模型性能影响较大，需要一定的经验与试验；对大规模样本集的适应性不如 ANN，难以充分利用海量数据中的信息。

四、模型融合与改进策略

（一）模型融合方法

1.加权平均融合

将不同人工智能模型（如 ANN、SVM、DNN 等）的预测结果，根据其在验证阶段的性能表现赋予不同权重，然后进行加权平均，得到最终的预测值。这种方法简单直观，能综合利用各模型优势，例如 ANN 的非线性拟合能力与 SVM 的小样本优势，提升整体预测精度。

2.基于堆叠泛化的融合

构建多层模型结构，底层由多个不同的基础模型（如不同结构的 ANN 或 ANN 与 SVM 组合）组成，它们的输出作为上层元模型（通常为简单的线性回归或分类模型）的输入，元模型通过学习底层模型输出之间的关系，进一步优化预测结果，充分挖掘各模型潜力，提高预测准确性。

（二）改进策略

1.特征工程优化

深入挖掘与负荷相关的潜在特征，除传统的气象、日期类型特征外，纳入如社交媒体舆情（反映大型活动、突发事件对负荷的潜在影响）、分布式能源发电数据（考虑新能源接入对负荷的双向影响）等，丰富输入特征集，为模型提供更全面信息，提升预测精度。

2.在线学习与模型更新

随着电力系统运行数据的实时累积，采用在线学习机制，定期更新模型参数，使模型能够及时适应负荷变化的新趋势、新规律，保持预测的时效性与准确性，尤其适用于长期负荷预测场景，应对经济社会发展带来的负荷动态变化。

五、结论

基于人工智能的电力系统负荷预测方法为电力行业智能化发展注入强大动力。通过深入剖析 ANN、SVM、深度学习等技术原理，结合实际应用案例优化改进，利用模型融合策略取长补短，虽当前仍面临模型复杂度、数据质量等挑战，但随着技术持续革新与工程实践深入，必将精准助力电力系统规划运行，保障电力供应，推动能源领域迈向更高智能化阶段。

参考文献

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