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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术

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智能电网大数据分析在电力需求预测中的应用

胡丽

国网信息通信股份有限公司，四川成都610000

摘要：随着信息技术的飞速发展和智能电网建设的不断推进，电力系统产生和积累的数据量呈爆炸式增长。电力

需求预测作为电力系统规划、运行和管理的关键环节，其准确性直接关系到电力供应的可靠性、能源利用的高效

性以及电力企业的经济效益等诸多重要方面。在这一背景下，智能电网大数据分析成为电力需求预测的关键技术

手段，有助于更好地把握电力需求的变化规律，提高预测精度，从而为智能电网的高效运行提供有力保障。基于

此，本文将围绕智能电网大数据的特点以及基于大数据的电力需求预测的重要性展开论述，并在基础上深入探究

智能电网大数据分析在电力需求预测中的具体应用及案例分析，以期为相关研究人员提供参考与借鉴。

关键词：智能电网；大数据分析；电力需求预测

中图分类号：TM73

1智能电网大数据分析与电力需求预测概述能够为电力需求预测提供更精准、更全面的依据。一

方面，大数据可以帮助电力企业深入分析用户用电行

1.1智能电网大数据的特点

为模式。例如，通过对大量家庭用户在工作日与休息

随着智能电网的广泛应用,大量智能电表所采集

日、不同季节的用电数据挖掘，可以精准把握用户用

的大数据为电网运行提供了丰富的分析资料。这些数

电高峰、低谷时段的规律，从而在电力需求预测中更

据通常具有以下特点：（1）数据体量大。涵盖了智能

准确地预估各时段的电力需求情况，避免出现电力供

电网运行过程中的众多环节和用电设备所产生的数据，

应过剩或不足的情况。另一方面，基于大数据的电力

从发电端到输电、配电再到用户端的各种数据不断累

需求预测能够更好地适应智能电网的动态特性。智能

积，形成了海量的数据集；（2）数据类型多样。既有

电网中分布式电源、电动汽车充电桩等新型电力设施

结构化数据，如电表读数的数值型数据，也有非结构

不断增加，其电力需求具有较大的不确定性。而大数

化数据，如设备故障时的图像、声音数据等，以及设

据能够整合这些新型设施相关的用电数据，通过先进

备日志文件等半结构化数据；（3）处理速度要求高。

的数据分析算法，如机器学习算法等，及时调整电力

电网运行是实时动态的过程，为了及时掌握电网状态、

需求预测模型，从而提高预测的准确性和时效性，为

快速应对故障等情况，对于智能电网大数据的处理速

电网的稳定运行、优化调度以及电力资源的合理配置

度要求很高；（4）价值密度低。虽然数据总量巨大，

提供有力支撑。

但其中真正有价值、可直接用于决策或分析的关键数

2智能电网大数据分析在电力需求预测中的

据可能相对较少，需要通过复杂的算法和分析手段挖

掘其中隐藏的价值，例如从众多家庭的日常用电波动