国网河北电力打造负荷双模型预测机制

12月3日，国网河北省电力有限公司营销服务中心负荷分析预测人员霍伟通过“基于人工智能的用电负荷预测模型+气象敏感客户负荷预测模型”双模型预测机制预测下一周客户侧每日最大负荷，研判气温持续走低情况下河北南部地区的电力供需形势。

年初以来，国网河北电力依托省级电力负荷管理中心持续强化负荷分析预测能力建设，于11月正式启用双模型预测机制，开展日、周、月等不同时间及地域的负荷预测。

有别于传统的单一回归模型、自然增长率模型等依赖数学算法的模型，“基于人工智能的用电负荷预测模型”能够综合气象信息、农业用电数据、调度侧和客户侧负荷等数据，自动分析负荷预测影响因素。该模型根据分析结果，智能迭代模型参数，进而提升不同时段、场景下负荷的预测准确度，并能够实现4小时内的超短期负荷预测。

针对夏季降温、冬季采暖负荷占比高，天气变化对负荷预测准确度影响较大等问题，国网河北电力考虑用电主体的生产特性、用电行为等因素，分析不同温度、湿度等气象因素对降温及采暖负荷的影响，自主研发气象敏感客户负荷预测模型，辅助降温、采暖用电负荷预测工作开展，进一步提升负荷预测准确率。

“双模型预测机制为我们提供了更精准的负荷预测数据，帮助负荷管理人员提前研判负荷变化趋势，动态调整负荷管理响应措施，及时研判电网供需平衡状态，保障电网运行安全。”国网河北电力营销服务中心负荷管理室负责人介绍。

据了解，执行双模型预测机制以来，国网河北电力预测客户侧负荷准确率超过了97%。