发布日期：2024 年 3 月 21 日
撰稿人：Amanda McGrath、Alexandra Jonker
负荷预测是一个预测在给定时间需要多少电力以及该需求对公用电网有何影响的流程。它可用于确保有充足电力来满足使用需求，同时避免出现浪费和低效。
电力负荷预测是电力系统运营规划的关键所在，且对于避免出现停电至关重要。负荷预测的范围涵盖了短期（提前数小时或数天）和长期（提前数月或数年）。这些预测的准确性会直接影响整个电力系统的成本和可靠性。此外，负荷预测还是更为宏观的能源预测的其中一个组成部分，其中包括对石油和天然气等燃料以及可再生能源的可用性和定价的预测。
本出版物的目的在于为您提供指导，为您的 ESG 报告方法提供参考。
准确的负荷预测可确保在任意给定时间均有足够的电力供应满足需求，从而保持电网的平衡和稳定。而凭借这种可靠性，则可实现更高的效率和成本节余。负载预测使公用事业公司能够通过需求响应计划更好地管理其资源，而这些计划通过激励消费者在用电高峰时段减少用电量来改变使用方式。此类需求预测可帮助公用事业公司规避掉与生产过多或过少电力而导致的额外成本。
此外，负荷预测数据还可用于战略规划决策，例如产能扩大、基础设施开发和维护安排。例如，这些数据可突显新建发电厂或输电线路的最佳部署位置，从而确保满足未来的需求。在解除管制的电力市场中，负荷预测数据还可帮助市场参与者制定明智的竞价策略、管理能源合同并降低风险。
负荷预测采用了若干方法，而其中每种方法均会分析历史负荷数据和其他相关输入，从而生成针对不同时间范围的预测结果。
此类预测可覆盖最长一周的时间，且在很大程度上取决于天气预报和近期的负荷数据。短期负荷预测（包括日前预测）对于实时管理电网尤为重要，因为它允许系统运营商即时决定发电量以及将电力送往何处。在此情况下，准确性至关重要，因为即便是轻微的预测错误也会导致能源浪费或电力线路过载。
此类预测的覆盖时间从一周到一年不等，它可用于维护安排和燃料储备管理。此类预测会考虑用电量的季节性变化因素以及计划内停电。
此类预测通常会覆盖一年以上的时间，且会考虑人口变化、经济增长和能源政策影响等因素。长期负荷预测侧重于系统规划和优化，从而帮助公用事业公司决定在何处投资生产新的发电容量以及如何平衡不同的能源，例如可再生能源和传统化石燃料。
负荷预测方法始于收集历史负荷数据。其中包括来自可能影响用电的众多因素的相关数据，例如天气数据（温度、湿度、风速）、一天中的时间、日历变量（季节、节假日、工作日与周末）和人口统计因素（人口密度和经济活动）。负荷预测会将所有这些数据集都考虑在内，以便勾勒出全面的能源需求状况。
完成数据收集后，便需开发预测模型。用于负荷预测的部分示例模型包括：
- 回归模型：线性回归模型常用于长期负荷预测。此类模型可将负荷需求与天气条件和经济指标等变量联系起来。
- 时间序列模型：自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型和类似模型是典型的短期负荷预测模型。此类模型依赖过往的负荷数据来预测未来需求。
- 人工智能 (AI) 模型：神经网络和支持向量机因其可对复杂非线性关系进行建模的能力而日趋广泛应用。深度学习模型可通过自动从数据集中提取相关特征来进一步提高预测准确性。
预测模型会使用部分历史数据进行训练，并通过测试来予以验证。平均绝对百分比误差 (MAPE) 等性能指标可用于评估预测的准确性。
一旦模型完成验证和微调，便可生成未来的负荷预测。随后，此类预测可用于运营规划、能源管理和其他决策活动。这是一个持续且不断适应的过程：随着新数据的出现，这些模型通常需进行更新或重新训练才能保持准确性。
负荷预测虽然很可能极具价值，但也有其局限性。其中一个主要问题是电网会变得日益复杂，它现在包括太阳能电池板和电动汽车等分布式能源资源 (DER)。此类资源可能难以预测且会整合到负荷预测模型中，从而需有新的方法和输入功能。
而另一项挑战则是需要实现准确的天气预报，因为天气状况很可能会对能源需求产生重大影响。天气预报技术的改进有助于解决此问题，但在此方面目前仍有改进空间。
通过提高电力系统运行的效率、灵活性和智能化，负荷预测将成为一个重要的可持续发展工具。它可通过以下多种方式为可持续发展做出贡献：
准确的负荷预测对于将风能和太阳能等可再生能源并入电网至关重要。这些来源属于间歇性能源，这意味着它们的输出取决于天气条件和一天中的具体时间。通过准确预测电力需求，公用事业公司可更好地为电力波动做好规划并最大限度地利用电力。此举可最大限度地减少对化石燃料发电的依赖，从而有助于降低总体温室气体排放量。
准确的预测有助于电力公用事业公司根据每日或每小时的负载更有效地运营其配电系统，从而减少能源浪费并优化整体能源供应。例如，各大公司可利用这些信息在需求较低的时段安排开展维护或其他停机时间。
这些计划可激励人们在负荷高峰期减少或转移其能源消耗，从而协助平衡供需，而无需使用可持续性或许较差的额外发电资源。
准确的负荷预测对于实现更智能、更灵活的电网以及未来的能源系统至关重要。它可实现更复杂的电网管理策略，以适应分布式能源、电动汽车和其他新技术。
技术进步（尤其是在机器学习和人工智能方面）已大幅提升负荷预测能力。这些技术可处理大型数据集、从历史模式中学习并适应新的趋势，从而提高整体预测准确性。
- 人工智能：AI 可通过整合不同类型的模型并使用智能技术来选择和优化这些模型，从而改善负荷预测。此外，它还可将专家知识纳入预测流程。
- 机器学习：支持向量机和神经网络等机器学习算法可模拟输入特征与负荷需求之间复杂的非线性关系。此外，它们还可处理高维数据，以使其适合纳入影响用电的各种因素。
- 深度学习：深度学习是机器学习的一个分支，它可使用分层神经网络从原始数据中自动提取相关特征。如此一来，便可提高预测准确性，尤其是在处理复杂的大型数据集时。
- 智能电网技术：智能电表和其他智能电网技术可提供实时、高分辨率的负荷数据。这样，便可显著提高短期负荷预测的准确性。
- 大数据分析：随着大数据技术的出现，它实现了对来自各种来源的大量数据进行处理和分析，其中包括天气预报、物联网 (IoT) 设备和社交媒体。
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