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算力支撑的智能电网负荷预测研究报告

一、研究背景与意义

1.1研究背景

1.1.1能源转型背景下电力系统的新特征

全球能源结构正加速向清洁化、低碳化转型，我国明确提出“碳达峰、碳中和”目标，推动风电、光伏等新能源大规模并网。截至2023年底，我国新能源装机容量突破12亿千瓦，占总装机比重超30%。新能源的间歇性、波动性特征对电力系统的平衡能力提出严峻挑战，传统基于历史负荷数据的预测方法难以准确反映新能源出力与用电负荷的复杂关联。同时，电动汽车、分布式电源、储能装置等新型主体的快速发展，进一步加剧了负荷时空分布的不确定性，亟需构建更精准、更快速的负荷预测体系以支撑电力系统安全稳定运行。

1.1.2智能电网对负荷预测的新需求

智能电网作为能源转型的核心载体，具备信息化、自动化、互动化特征，其运行调度依赖海量数据的实时处理与智能决策。负荷预测作为智能电网规划、调度、市场交易的基础环节，需满足多时间尺度（日前、日内、实时）、多场景（正常/故障/极端天气）的预测需求，且精度要求从传统的95%提升至98%以上。此外，智能电网下的负荷预测需融合气象、经济、社会行为等多源异构数据，对数据处理能力与模型计算效率提出更高要求，传统单机计算模式已难以满足实时性与复杂度需求。

1.1.3传统负荷预测方法的局限性

传统负荷预测方法主要基于统计模型（如时间序列分析、回归模型）或简单机器学习模型（如支持向量机、决策树），存在三方面局限：一是数据处理能力不足，难以有效融合高维、异构的海量数据；二是模型泛化能力弱，对极端天气、突发事件等异常场景适应性差；三是计算效率低下，复杂模型训练耗时较长，无法满足实时预测需求。随着电力系统数据量呈指数级增长（预计2025年电网数据规模将达EB级），传统方法在算力支撑上的短板日益凸显，亟需依托新型算力技术突破性能瓶颈。

1.2研究意义

1.2.1理论意义

本研究将算力技术与负荷预测模型深度融合，探索“算力-算法-数据”协同优化机制，推动负荷预测理论创新。一方面，通过分布式计算、边缘计算等算力架构设计，解决传统集中式计算在数据处理延迟与扩展性上的瓶颈；另一方面，结合深度学习、联邦学习等先进算法，构建适应高维非平稳数据的预测模型，提升理论模型的精度与鲁棒性。研究成果可为复杂系统下的负荷预测提供新的方法论，丰富智能电网的理论体系。

1.2.2实践意义

1.2.2.1提升电网调度运行效率

精准的负荷预测能够优化机组组合与经济调度，减少备用容量配置，降低电网运营成本。研究表明，负荷预测精度每提升1%，可减少电网备用容量需求约2%-3%，年节约成本数十亿元。算力支撑下的实时预测能力可增强电网对负荷波动的响应速度，提升新能源消纳能力，助力构建源网荷储协同的新型电力系统。

1.2.2.2促进新能源消纳

新能源并网导致的“弃风弃光”问题本质上是电源与负荷时空匹配失衡的体现。通过算力增强的负荷预测，可精准刻画新能源出力与用电负荷的耦合关系，为电网调度提供前瞻性决策支持。例如，结合气象数据与卫星云图，提前72小时预测光伏出力波动，配合负荷预测结果优化储能充放电策略，可有效提升新能源利用率，减少弃电率。

1.2.2.3优化用户侧用能服务

在需求侧响应与电力市场化改革背景下，负荷预测精度直接影响用户用能成本与体验。算力支撑的负荷预测可实现用户级用能行为分析，为个性化需求响应方案提供数据基础。例如，针对商业用户，通过预测其空调、照明等负荷曲线，制定分时电价优化策略，引导用户错峰用电，降低用能成本；针对居民用户，结合智能家居数据提供实时用能建议，提升能效水平。

1.2.2.4支撑新型电力系统建设

新型电力系统具有“高比例可再生能源、高比例电力电子设备、多元化储能、多源信息交互”的特征，负荷预测作为其“神经中枢”，需具备更强的感知、分析与决策能力。本研究通过算力与算法的协同创新，构建“分钟级-小时级-日级”多时间尺度预测体系，为电网规划、电力市场交易、碳减排路径优化等提供关键支撑，助力新型电力系统安全、高效、低碳发展。

二、国内外研究现状

2.1国际研究现状

2.1.1算力技术发展动态

2024年，全球算力技术呈现云边端协同发展趋势。根据国际数据公司（IDC）2025年1月发布的《全球算力市场预测报告》，2024年全球边缘计算市场规模达870亿美元，同比增长35%，其中能源领域占比超20%。美国国家实验室2024年推出的“能源智能算力平台”采用分布式GPU集群，将电网数据处理延迟从分钟级降至毫秒级，支撑了美国西部电网2024年夏季实时负荷预测精度提升至97.3%。欧盟“HorizonEurope”计划2024年启动的“智能电网算力基础设施”项目，通过量子计算与经典计算混合架构，实现了对欧洲多国电网负荷波动的跨区域协同预测，