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基于生成对抗网络的负荷数据增强与预测

摘要

本报告系统研究了基于生成对抗网络（GAN）的电力负荷数据增强与预测方法，旨

在解决电力系统中负荷数据不足、质量不高等问题。报告首先分析了电力负荷预测的重

要性和当前面临的挑战，指出传统预测方法在数据稀疏情况下的局限性。随后，详细阐

述了生成对抗网络的基本原理及其在数据增强领域的应用潜力。通过构建改进的GAN

模型，结合时间序列特性，提出了适用于电力负荷数据增强的创新方法。实验结果表明，

该方法能够有效生成高质量的负荷数据，显著提升预测模型的准确性和鲁棒性。报告还

探讨了该技术在实际电力系统中的应用前景，包括智能电网调度、新能源消纳等领域。

最后，对研究过程中可能遇到的风险进行了评估，并提出了相应的保障措施。本研究为

电力负荷预测提供了新的技术路径，对推动电力系统智能化发展具有重要意义。

引言与背景

电力负荷预测的重要性

电力负荷预测是电力系统运行与规划中的关键环节，直接影响电网的安全稳定运

行和经济效益。随着电力市场化改革的深入推进和智能电网建设的快速发展，对负荷

预测精度和可靠性的要求不断提高。准确的负荷预测有助于优化发电计划、降低运行成

本、提高供电可靠性，并为电力市场交易提供决策支持。根据国家能源局发布的《电力

发展”十四五”规划》，到2025年，全国电力负荷预测准确率要求达到98%以上，这凸

显了负荷预测技术的重要性。

在新型电力系统背景下，负荷特性发生了显著变化。一方面，分布式能源、电动汽

车充电桩等新型负荷大量接入电网；另一方面，用户侧响应机制日益完善，负荷行为更

加复杂多变。这些变化给传统负荷预测方法带来了巨大挑战。同时，极端天气事件频发、

突发事件增多等因素也增加了负荷预测的难度。因此，开发更加智能、高效的负荷预测

技术成为电力行业的迫切需求。

数据驱动预测方法的兴起

近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据驱动的负荷预测方法逐渐成

为研究热点。与传统基于物理模型或统计方法相比，数据驱动方法能够从海量历史数据

中自动学习负荷变化规律，具有更强的适应性和预测能力。特别是深度学习技术的突

破，为负荷预测提供了新的解决方案。

然而，数据驱动方法的效果高度依赖于训练数据的质量和数量。在实际应用中，电

力负荷数据往往存在以下问题：一是数据量不足，特别是在新建电网或特殊区域；二是

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数据质量不高，存在缺失、异常等问题；三是数据分布不均衡，难以覆盖各种运行场景。

这些问题严重制约了数据驱动预测方法的性能。因此，如何有效增强负荷数据成为提升

预测精度的关键问题。

生成对抗网络的应用前景

生成对抗网络（GAN）作为深度学习领域的重要突破，在数据生成和增强方面展

现出巨大潜力。GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够学习真实数据的分布特征，

生成高度逼真的合成数据。在图像、语音等领域，GAN已经取得了显著成果。近年来，

研究者开始探索GAN在时间序列数据生成中的应用，包括负荷数据、金融数据等。

将GAN应用于负荷数据增强具有独特优势：一是可以生成多样化的负荷曲线，丰

富训练数据集；二是可以模拟极端或罕见场景，提高模型鲁棒性；三是可以通过条件控

制生成特定场景的数据，满足不同需求。尽管如此，GAN在负荷数据增强中的应用仍

处于起步阶段，面临模型稳定性、生成质量等挑战。本研究旨在系统解决这些问题，推

动GAN在负荷预测领域的实际应用。

研究概述

研究目标

本研究的总体目标是开发基于生成对抗网络的电力负荷数据增强与预测系统，具

体包括以下四个方面：首先，构建适用于电力负荷数据特性的GAN模型，能够生成高

质量、多样化的负荷曲线；其次，建立数据增强效果评估体系，量化分析生成数据对预

测性能的提升；再次，开发集成数据增强与预测的完整解决方案，实现端到端的负荷预

测；最后，验证方法在实际电力系统中的适用性，为工程应用提供参考。

为实现这些目标，本研究设定了具体的技术指标：生成数据的相似度指标（如DTW

距离）不低于0.9；预测模型在数据增强后的准确率提升至少5%；系统运行效率满足实

时预测需求；方法在多种电网场景下具有普适性。这些指标将指导研究过程中