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基于时空特征的电网负荷预测与调度协同优化研究

摘要

随着能源结构转型和电力系统智能化发展，电网负荷预测与调度优化面临新的挑

战与机遇。本研究提出基于时空特征的电网负荷预测与调度协同优化框架，通过融合多

源异构数据，构建高精度预测模型，并实现预测与调度的动态协同。研究表明，该方法

可显著提升负荷预测精度（平均提高12.5%），降低调度成本（平均减少8.3%），同时增

强系统对新能源波动的适应能力。本研究采用深度学习与强化学习相结合的技术路线，

构建了包含数据采集、特征工程、模型训练、优化决策的完整技术体系。通过在某省级

电网的实际应用验证，该系统在夏季高峰时段的预测准确率达到96.8%，调度响应时间

缩短至15分钟以内。研究成果可为新型电力系统建设提供理论支撑和技术参考，对推

动能源互联网发展具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景

随着”双碳”目标的提出和能源革命的深入推进，我国电力系统正经历深刻变革。国

家能源局数据显示，2022年我国可再生能源发电装机容量达到11.2亿千瓦，占总装机

容量的47.3%。新能源的大规模并网使电网负荷特性发生显著变化，传统预测与调度方

法面临严峻挑战。同时，电力市场化改革不断深化，调度决策的经济性要求日益提高。

在此背景下，如何准确把握负荷的时空分布特征，实现预测与调度的协同优化，成为电

力系统运行的关键问题。

1.2研究意义

本研究的理论意义在于：1）丰富和发展了电力负荷预测理论，提出融合时空特征

的预测新范式；2）构建了预测与调度协同优化的理论框架，填补了该领域的研究空白；

3）探索了人工智能在电力系统中的应用边界，为相关学科发展提供新思路。实践意义

包括：1）提高电网运行的安全性和经济性；2）促进新能源消纳，助力能源结构转型；

3）为电力市场改革提供技术支撑，推动行业健康发展。

1.3国内外研究现状

国外方面，欧美发达国家在智能电网领域起步较早。美国PJM电网采用基于机器

学习的负荷预测系统，短期预测精度达到95%以上。欧洲电网运营商ENTSOE开发了

跨区域协同调度平台，实现了跨国电力资源的优化配置。国内方面，国家电网公司已建

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成全球规模最大的智慧调度系统，南方电网在负荷预测领域取得多项技术突破。然而，

现有研究多集中于单一环节优化，缺乏预测与调度的系统性协同，这正是本研究的切入

点。

1.4研究内容与框架

本研究围绕”时空特征提取负荷预测建模调度优化决策”主线，构建完整的技术体

系。具体包括：1）电网负荷时空特征分析与建模；2）多源数据融合与特征工程方法；3）

基于深度学习的负荷预测模型；4）预测与调度协同优化机制；5）系统实现与验证评估。

研究采用理论分析、模型构建、仿真验证相结合的方法，确保成果的科学性和实用性。

1.5创新点与特色

本研究的创新点主要体现在：1）提出时空特征驱动的负荷预测新方法，突破传统

时序预测局限；2）构建预测调度闭环优化框架，实现动态协同决策；3）开发多尺度自

适应模型，满足不同应用场景需求；4）建立完整的评估体系，为系统优化提供量化依

据。这些创新使研究成果具有显著的理论价值和实践意义。

政策与行业环境分析

2.1国家能源政策导向

“十四五”现代能源体系规划明确提出，要加快构建新型电力系统，提升电网智能化

水平。《关于促进新时代新能源高质量发展的实施方案》要求，到2030年风电、太阳

能发电总装机容量达到12亿千瓦以上。这些政策为本研究提供了明确的战略指引。同

时，《电力需求侧管理办法（征求意见稿）》强调要加强负荷预测能力建设，提升需求响

应水平，直接推动了本研究的开展。

2.2行业发展趋势

电力行业正呈现三大发展趋势：1）数字化转型加速，数字技术与电力业务深度融

合；2）市场化程度提高，电力现货市场试点范围不断扩大；3）绿色低碳发展，新能源

成为电力增量的主体。据中国电力企业联合会预测，2025年我国全社会用电量将达到

9.5万亿千瓦时，其中新能源发电占比将超过30%。这些趋势对电网运行提出更高要求，

凸显了本研究的紧迫性。

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