摘要：随着电力系统规模的不断扩大和用电需求的日益复杂，传统的负荷预测与资源配置方式已难以满足现代电力工程的精细化管理需求。本文聚焦基于大数据的输电与用电工程负荷预测及资源配置研究，深入分析大数据技术在负荷预测中的优势，系统阐述基于时间序列分析、机器学习、深度学习等算法的负荷预测方法，探讨如何结合负荷预测结果，从发电侧、输电侧、配电侧以及用户侧等多维度优化资源配置策略。通过构建大数据分析平台，实现负荷数据的深度挖掘与精准预测，进而提升电力资源配置的科学性与合理性，为保障电力系统安全稳定运行、提高能源利用效率提供理论依据与实践路径。

关键词：大数据；输电工程；用电工程；负荷预测；资源配置

引言

在能源转型与数字化发展的时代背景下，电力系统正朝着智能化、高效化方向加速迈进。输电与用电工程作为电力系统的核心环节，其运行效率与资源配置的合理性直接关系到电力供应的稳定性和能源利用效率。

1 基于大数据的输电与用电工程负荷预测方法

1.1 多源数据采集与整合

基于大数据的负荷预测，首要任务是实现多源数据的全面采集与有效整合。在输电与用电工程领域，数据来源广泛，包括电力系统自身的运行数据，如电压、电流、功率、设备状态等；外部环境数据，如气象数据（温度、湿度、风速、日照时长等）、节假日信息、经济发展指标等；以及用户侧数据，如用户用电习惯、用电设备类型及数量等 。

为确保数据的准确性和完整性，需构建完善的数据采集系统。在电力系统内部，通过智能电表、传感器、监控装置等设备，实现对电力运行数据的实时采集；对于外部环境数据，可通过与气象部门、经济统计部门等建立数据共享机制获取；用户侧数据则可借助智能用电管理系统，收集用户用电行为数据。采集到的多源数据具有不同的格式和结构，需利用数据清洗、转换、集成等技术，将其统一处理为适合分析的格式，并存储在大数据平台中，为后续的负荷预测分析提供数据基础。

1.2 基于时间序列分析的负荷预测

时间序列分析是一种基于负荷历史数据的变化趋势进行预测的方法，在大数据负荷预测中仍具有重要应用价值。常用的时间序列分析方法包括自回归积分滑动平均模型（ARIMA）、季节性分解法等 。ARIMA 模型通过对时间序列数据进行差分处理，使其满足平稳性要求，然后利用自回归（AR）、移动平均（MA）等环节构建预测模型。例如，在短期负荷预测中，可利用 ARIMA 模型对过去一段时间的小时级负荷数据进行分析，捕捉负荷随时间变化的周期性和趋势性特征，进而预测未来几小时的负荷值。

季节性分解法则是将时间序列数据分解为趋势项、季节项和随机项，分别对各部分进行分析和预测，再将结果进行合成。该方法适用于具有明显季节性变化特征的负荷预测，如夏季空调负荷高峰、冬季取暖负荷高峰等情况。通过季节性分解，能够更清晰地把握负荷变化规律，提高预测的准确性。

.3 基于机器学习的负荷预测

机器学习算法具有强大的模式识别和数据拟合能力，在大数据负荷预测中得到广泛应用。常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等 。

支持向量机通过寻找最优超平面，将不同类别的数据进行有效划分，在负荷预测中可用于处理非线性数据。例如，将历史负荷数据及其相关影响因素作为输入特征，利用 SVM 算法训练模型，能够建立负荷与各影响因素之间的非线性关系，实现对未来负荷的预测。

随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并综合其预测结果，提高模型的稳定性和泛化能力。在负荷预测中，随机森林可以处理高维数据，自动筛选对负荷影响较大的特征，降低数据冗余度，从而提高预测精度。

人工神经网络模拟人类大脑神经元的工作方式，具有强大的非线性映射能力。其中，多层感知器（MLP）是最基本的神经网络结构，通过多个隐藏层对输入数据进行特征提取和学习，能够有效处理复杂的负荷数据。随着深度学习的发展，长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等改进型神经网络在负荷预测中表现出更优异的性能，它们能够有效解决传统神经网络存在的梯度消失和梯度爆炸问题，更好地捕捉负荷数据的长期依赖关系，适用于中长期负荷预测。

2 基于大数据的输电与用电工程资源配置策略

2.1 发电侧资源优化配置

基于大数据负荷预测结果，发电侧可实现资源的优化配置。一方面，合理安排发电机组的启停计划和发电出力。通过准确预测未来负荷需求，提前规划火电机组、水电机组、风电机组、光伏机组等不同类型发电机组的发电计划，避免因发电不足导致的电力短缺或发电过剩造成的能源浪费 。另一方面，优化能源结构，提高清洁能源消纳能力。根据负荷预测和新能源发电功率预测，合理调整各类电源的装机容量和布局。例如，在光照资源丰富、负荷需求较大的地区，加大光伏发电项目的建设力度；在风力资源充足的区域，合理规划风电项目。同时，通过储能技术与新能源发电的结合，平滑新能源发电的波动性，提高其可靠性和可调度性，实现发电侧资源的高效利用。

2.2 输电侧资源优化配置

在输电侧，依据负荷预测结果，可对输电线路和设备进行优化配置。首先，合理规划输电线路路径和容量。通过分析不同区域的负荷增长趋势和分布情况，结合地理信息数据，科学规划新建输电线路的走向和输电容量，避免出现输电线路过载或容量闲置的情况 。其次，优化输电设备运行方式。利用大数据分析输电设备的运行状态，结合负荷预测结果，制定合理的设备检修计划和运行参数调整策略。例如，当预测到某条输电线路在未来一段时间内负荷将大幅增加时，提前对线路进行巡检和维护，确保设备安全运行；同时，通过调整变压器分接头、优化无功补偿装置等方式，提高输电线路的传输效率，降低线损。

2.3 配电侧资源优化配置

配电侧直接面向用户，其资源配置的合理性对用户供电质量和用电体验至关重要。基于大数据负荷预测，可优化配电变压器配置和配电网络结构 。根据不同区域的负荷特性和预测结果，合理选择配电变压器的容量和数量，避免出现 “大马拉小车” 或变压器过载运行的情况。同时，对老旧配电网络进行改造升级，优化线路布局，减少迂回供电和线路损耗。

2.4 用户侧资源优化配置

在用户侧，基于大数据负荷预测，可引导用户合理用电，实现资源的优化配置。一方面，通过智能电表和用电信息采集系统，收集用户用电数据，分析用户用电行为和负荷特性，为用户提供个性化的用电建议和节能方案 。例如，针对高耗能企业，通过负荷预测和能效分析，帮助企业优化生产流程，调整用电时间，避开高峰电价时段，降低用电成本。另一方面，开展需求侧响应，引导用户参与电力资源的优化配置。通过实时发布负荷预测信息和电价信号，激励用户在负荷高峰时段减少用电需求，在负荷低谷时段增加用电。例如，电力公司可与大型商业用户、工业用户签订需求响应协议，当系统负荷过高时，用户按照协议要求削减用电负荷，电力公司给予相应的经济补偿，实现用户与电力系统的双赢。

结语

本文围绕基于大数据的输电与用电工程负荷预测及资源配置展开研究，系统阐述了多源数据采集整合、时间序列分析、机器学习、深度学习等负荷预测方法，以及发电侧、输电侧、配电侧和用户侧的资源配置策略。通过大数据技术的应用，能够实现负荷的精准预测和电力资源的优化配置，为提高电力系统运行效率、保障供电可靠性、促进能源可持续发展提供了有效途径。

参考文献

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[2]张冬冬,李芳凝,刘天皓. 新型电力系统负荷预测关键技术及多元场景应用[J].综合智慧能源,2025,47 (03):47-61.