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基于多模态学习的负荷预测与用户画像构建

摘要

本报告系统阐述了基于多模态学习的负荷预测与用户画像构建技术方案，旨在解

决当前电力系统中负荷预测精度不足、用户行为理解不深入等问题。报告首先分析了电

力行业数字化转型背景下的需求与挑战，指出传统单模态数据在负荷预测中的局限性。

随后详细介绍了多模态学习理论框架，包括数据融合机制、特征提取方法和模型构建原

理。技术路线部分提出了从数据采集、预处理到模型训练与部署的完整流程，重点解决

了异构数据对齐、时空特征融合等关键技术问题。实施方案设计了分阶段推进策略，包

括试点验证、区域推广和全面应用三个阶段。预期成果包括提升负荷预测精度1520%，

构建包含300+特征维度的用户画像体系，以及实现动态需求响应机制。风险分析部分

识别了数据安全、模型泛化等潜在风险并制定了应对措施。本方案的实施将为电力系统

优化调度、用户精细化服务提供技术支撑，助力构建新型电力系统。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着”双碳”目标的提出和新型电力系统的建设，电力行业正经历深刻变革。根据国

家能源局数据，2022年我国可再生能源装机容量已突破12亿千瓦，占总装机容量的

47.3%。这种能源结构的转型对电力系统的灵活性提出了更高要求，而精准的负荷预测

是提升系统灵活性的关键基础。传统负荷预测方法主要依赖历史负荷数据和简单的气

象因素，预测精度已难以满足现代电力系统需求。多模态学习技术的兴起为解决这一问

题提供了新思路，通过融合电力数据、用户行为数据、环境数据等多源信息，可以更全

面地刻画负荷变化规律。

用户画像构建在电力行业中的应用价值日益凸显。据《中国电力用户行为分析报

告》显示，精细化用户管理可降低线损率12个百分点，提升需求响应参与度30%以

上。然而，当前用户画像多基于单一用电数据，缺乏对用户生活模式、消费习惯等深层

次特征的理解。多模态学习能够整合用电数据、设备数据、环境数据等多维度信息，构

建更加立体、动态的用户画像，为个性化服务提供支撑。

1.2国内外研究现状

国际方面，欧美发达国家在负荷预测领域已取得显著进展。美国PJM电力市场通

过融合气象、经济等多模态数据，将短期负荷预测误差控制在2%以内。德国能源公司

RWE利用机器学习分析用户用电行为数据，实现了需求响应效率提升40%。这些案例

表明，多模态数据融合是提升预测精度的重要途径。

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国内研究也取得了一定成果。国家电网公司2021年启动的”数字新基建”项目中，将

多模态数据融合列为关键技术方向。清华大学、华北电力大学等高校在负荷预测模型创

新方面发表了多篇高水平论文。然而，现有研究仍存在数据融合深度不足、特征工程依

赖人工、模型可解释性差等问题，亟需系统化的解决方案。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建基于多模态学习的负荷预测与用户画像构建系统，具体目标包括：

建立覆盖电力、环境、行为等多维度的数据采集体系；开发能够处理异构数据的多模态

学习模型；实现短期、中期、长期负荷预测精度分别达到95%、90%、85%以上；构建

包含用电模式、响应潜力、消费习惯等维度的用户画像体系；形成可复制推广的技术方

案和标准规范。

研究内容主要包括：多模态数据采集与预处理技术研究；特征提取与融合机制设

计；负荷预测模型构建与优化；用户画像标签体系与算法开发；系统集成与工程化应用

等。通过这些研究内容的实施，将全面提升电力系统负荷预测能力和用户服务水平。

研究概述

2.1研究范畴界定

本研究的范畴主要聚焦于配电网层面的负荷预测与用户画像构建，电压等级涵盖

10kV及以下。研究对象包括居民用户、商业用户和工业用户三类主体，其中居民用户

又细分为普通住宅、高档社区、保障性住房等子类。时间尺度上，负荷预测涵盖超短期

（15分钟）、短期（24小时）、中期（7天）和长期（1年）四个维度。用户画像构建则包

括静态画像（基本属性）和动态画像（行为特征）两个层面。

在技术范畴上，本研究涉及多模态学习、时间序列分析、图神经网络、联邦学习等

多项前沿技术。数据类型包括结构化数据（负荷数据、计量数据）、半结构化数据（日

志数据、