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國(guó)網(wǎng)河北電力打造負(fù)荷雙模型預(yù)測(cè)機(jī)制

國(guó)家電網(wǎng)報(bào)發(fā)布時(shí)間:2024-12-06 10:15:14
12月3日,國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司營(yíng)銷服務(wù)中心負(fù)荷分析預(yù)測(cè)人員霍偉通過“基于人工智能的用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型+氣象敏感客戶負(fù)荷預(yù)測(cè)模型”雙模型預(yù)測(cè)機(jī)制預(yù)測(cè)下一周客戶側(cè)每日最大負(fù)荷,研判氣溫持續(xù)走低情況下河北南部地區(qū)的電力供需形勢(shì)。

年初以來(lái),國(guó)網(wǎng)河北電力依托省級(jí)電力負(fù)荷管理中心持續(xù)強(qiáng)化負(fù)荷分析預(yù)測(cè)能力建設(shè),于11月正式啟用雙模型預(yù)測(cè)機(jī)制,開展日、周、月等不同時(shí)間及地域的負(fù)荷預(yù)測(cè)。

有別于傳統(tǒng)的單一回歸模型、自然增長(zhǎng)率模型等依賴數(shù)學(xué)算法的模型,“基于人工智能的用電負(fù)荷預(yù)測(cè)模型”能夠綜合氣象信息、農(nóng)業(yè)用電數(shù)據(jù)、調(diào)度側(cè)和客戶側(cè)負(fù)荷等數(shù)據(jù),自動(dòng)分析負(fù)荷預(yù)測(cè)影響因素。該模型根據(jù)分析結(jié)果,智能迭代模型參數(shù),進(jìn)而提升不同時(shí)段、場(chǎng)景下負(fù)荷的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,并能夠?qū)崿F(xiàn)4小時(shí)內(nèi)的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。

針對(duì)夏季降溫、冬季采暖負(fù)荷占比高,天氣變化對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度影響較大等問題,國(guó)網(wǎng)河北電力考慮用電主體的生產(chǎn)特性、用電行為等因素,分析不同溫度、濕度等氣象因素對(duì)降溫及采暖負(fù)荷的影響,自主研發(fā)氣象敏感客戶負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,輔助降溫、采暖用電負(fù)荷預(yù)測(cè)工作開展,進(jìn)一步提升負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

“雙模型預(yù)測(cè)機(jī)制為我們提供了更精準(zhǔn)的負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),幫助負(fù)荷管理人員提前研判負(fù)荷變化趨勢(shì),動(dòng)態(tài)調(diào)整負(fù)荷管理響應(yīng)措施,及時(shí)研判電網(wǎng)供需平衡狀態(tài),保障電網(wǎng)運(yùn)行安全。”國(guó)網(wǎng)河北電力營(yíng)銷服務(wù)中心負(fù)荷管理室負(fù)責(zé)人介紹。

據(jù)了解,執(zhí)行雙模型預(yù)測(cè)機(jī)制以來(lái),國(guó)網(wǎng)河北電力預(yù)測(cè)客戶側(cè)負(fù)荷準(zhǔn)確率超過了97%。




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