基于AI算法的电力市场负荷预测模型与策略优化研究

摘要：在高效发展电力市场的同时，也对负荷预测有了更高的需求，成为保证电力系统稳定运行和市场运行效益的重要影响因素，而传统方法难以适应如今日益复杂的电力市场，因此借助人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)技术构建负荷预测模型被认为是一种有效的手段。本文主要对如何借助AI技术构建电力市场负荷预测模型及其建模的路径选择、优化方式进行探讨。通过数据的采集以及处理、特征提取、AI算法的选取、模型建构，有效地实现了电力市场负荷预测高效的建模，也给出了一系列的负荷预测精度和实时性的数据处理、适应性等优化改进方案，为更好地辅助电力市场的负荷需求响应和资源优化调度提供了方案。

关键词：电力市场；负荷预测；AI算法；模型优化；策略优化

引言

电力市场的需求响应（Demand Response, DR）作为一种高效的需求侧资源管理策略，通过激励消费者调整用电行为来响应电网运行状态或市场价格信号，从而显著提升电力系统的灵活性与稳定性。需求响应不仅可以在电网负荷高峰期降低需求压力，还能通过动态调节用户的负荷需求，提高电力市场的可靠性和资源利用效率。在此背景下，准确的短期负荷预测对于电力市场的运营和需求响应的实施有着至关重要的意义。通过精确的负荷预测，电力系统能够提前预判负荷波动，为需求响应策略的优化和资源调配提供支持。随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，基于AI算法的负荷预测模型为提升电力市场预测精度和应对复杂需求提供了新的解决方案。

一、电力市场负荷预测的重要性

（一）负荷预测对电力系统稳定性的作用

电力生产和需求是建立在供需平衡的基础上的，而在这其中预测用电负荷会扮演着关键性的作用。通过有效地预测用电负荷情况，可以实现系统调度更及时地发现电力负荷波动情况，并可以通过增加发电设备利用程度的办法确保供电的稳定。事实证明，通过准确预测用电负荷可以使得系统能够提前利用好发电机组，避免出现用电高峰阶段大量电器同时投运而造成的电力紧张或停电的事故发生。另外，如果预测不准，同样会造成发电的能力过剩和不足的问题，这会令系统的经济性遭到伤害，同时安全运行也受到威胁，例如用电高峰阶段，若未正确预测用电增长情况会容易造成电网过载的问题，使得设备运行风险升高。

（二）负荷预测对电力市场运营效率的影响

对于电力市场来说，运营效率可以决定电力的分配和价格的变化，其中对于负荷预测来说也具有十分重要的影响。借助负荷精确预测，电力市场可以对定价方式和供需规划进行有效地控制，以此来获得较高的运行效率。在电力交易环节中，需求预测通常会成为发电厂安排发电、市场定价的前提条件。一旦负荷预测的准确性较好，电力企业便可以准确地了解未来用电量，对能源设备实施合理地运行，降低生产成本，同时避免生产中发生供不应求的情况所带来的尖峰时刻电费波动。一些市场上的电费通常还会随着需求高峰、低谷变化而变化，所以，较为准确的负荷预测也有利于让市场主体有能力根据市场价格预期进行前瞻性和风险管控等交易。

（三）负荷预测在需求响应与资源优化中的应用

负荷预测对电力市场的需求响应、资源优化具有重要意义。需求响应指的是根据电力变化控制用电量，把用电量从高峰时段转移到低谷时段，以消除高峰时段出现的负荷给电网带来的冲击，通过准确的负荷预测，电力企业可以预测未来可能产生的用电高峰，提前向客户提出如何调整用电器的使用习惯，如将空调设定的温度调低一些或推迟一些设备的使用时间等，从而平衡电力的使用。通过进行负荷预测，也能够对电力公司进行资源分配起到积极作用，从而确保各种发电设备高效运转。准确的负荷预测能避免由于资源分配不当造成对资源的闲置或缺乏，提高整个系统的使用效率。

二、基于AI算法的电力市场负荷预测模型构建路径

（一）数据收集与预处理路径

数据收集与预处理是构建电力市场负荷预测模型的首要步骤，直接影响模型的预测效果。在电力市场中，除了考虑历史上的电力负荷数据外，还需要考虑天气、节假日以及其他的用电量影响因子。需要确保数据具有高质量和完整性。例如，某电力公司收集过去五年期间的用电量、气温、湿度、节假日等信息，并用API获取到的天气信息数据等。而后，应处理掉无信息点、无意义点以及噪声点的数据，保证数据的质量。对于机器学习模型而言，时间序列数据处理上还是有一定难度的，因此在进行数据预处理时应将数据归一化以便于接收模型。例如，归一化温度值、湿度值，这样数据单位方面的问题基本解决，时间序列数据更加易于机器学习模型预测。拆分时间戳，将其切分为小时数、星期、月份等特征，这样更能考虑季节周期影响。

（二）特征工程与数据建模路径

特征工程是指从原始数据集中提取可用于进行预测的特征，是模型精度的关键，该电能需求数量估计就是从历史的耗能数据及其因素中挖掘有用的信息，以某城市电力负荷预测为例，特征工程包括提取每日用电负荷的最大值、最小值、均值等统计特征，结合天气、湿度、节假日等综合属性挖掘一些有价值的信息。在数据建模的过程中，采用多项式回归、回归树、支持向量回归（SVR）等各种回归模型作为基础。在某实际案例中，针对温度、湿度、历史耗电量等综合情况利用SVR模型进行预测，同时还针对季节以及工作日的影响等将过去与现在的电力消耗量和天气联合起来形成各时间段的预期耗电量，在特征筛选中采用了递归回归算法和特征重要性方法以提高特征集合的质量，提高其预测精度和健壮性。

（三）AI算法的选择与模型构建路径

AI技术的应用在负荷预测中选择适合的模型，对于预测的准确性有很显著的影响。要根据数据特点、工作复杂度、计算硬件等方面进行选择。例如，一个电力公司在其负荷预测的项目中发现，从数据来看，出现明显的时段效应，因此在回归方法以外，又采用了以神经网络为基础的深度学习算法(比如LSTM长短时记忆网络)进行模型建模，因为它能很好地处理有长时间序列相关性的时段序列数据，也能抓取负荷变化时的时段特征。该公司采用LSTM网络模型，就能基于考虑以往负荷、气温变化等相关条件的情况，更加准确地做出负荷预测。并且，在建模过程中，该公司利用卷积神经网络(CNN)+LSTM的方式建立了模型，先使用CNN提取特征，然后使用LSTM进行时间序列预测，在优化参数、调整模型之后，开发的AI模型在负荷预测的准确性方面有较大幅度的提升。

（四）模型验证与优化路径

模型验证和优化是负荷预测模型必须经历的一个重要阶段，因为这决定了该模型能否正确运行在现实环境中。为了验证该模型预测的可靠性，需要根据之前的历史数据作为交叉验证用以测试模型是否存在过拟合。例如以某个电厂为例，可以将最近3年的数据作为训练数据，并将其分为训练数据和验证数据。然后可看到模型在不同时段以及气候情况下的预测结果是否可靠。同时利用超参数优化方法例如网格搜索方法以及随机搜寻方法调节LSTM模型的学习速率和批量大小等等以期能够提高预测准确性。同时引入整合学习方法即有多个模型组合预测然后将各个模型的预测结果加起来，以减低模型的预测偏差。而应用优化后的模型在真实情况下进行预测时可以根据一些变量(例如气候条件、节假日)做出相应的调整以期将预测准确率提高。

三、基于AI算法的电力市场负荷预测模型的优化策略

（一）提升预测精度的优化策略

准确性高被视作负荷预测的终极需求之一，尤其是在电力市场中，精准的电力需求定位有利于维持电力系统的稳定以及进行资源的合理分配。针对某一城市的电量预测任务中，将多种人工智能技术相结合，例如，长短时记忆循环神经网络(LSTM)、随机森林(RF)模型，提高预测的准确性。LSTM能捕捉长时间的相关信息，尤其是对时间序列类型的数据有很好的预测能力，而随机森林通过学习并结合多棵决策树能处理复杂的非规则的相互作用。通过加权平均的方式将两种模型的结果相结合，使得最后的预测结果更加精准。采用了自我调节权重法，利用历史真实的用电量数据去调整各个模型的权重值，以应对不同的时段的改变情况。通过这一方法能够有效防止一个模型由于某种情况下的模型性能失误。经过优化后使得该模型的预测精度在原有模型基础上，提升了大概15%，降低了由于模型预测失败导致的过载或者资源的浪费，增加了电能交易平台的运行效率和客户的满意度。

（二）实时数据处理与调整的优化策略

为提升电力市场负荷预测系统对动态环境的适应性，实时数据计算和调整工作必须得到重视。某发电企业已将基于AI的实时数据处理和计算软件应用到实时用电量数据中，但在初期运行过程中，由于实时数据计算往往会出现迟滞现象，导致该系统中预测数据存在误差。因此选择使用边缘计算方式将数据计算分析工作转移到更靠近数据源的边缘节点进行，通过数据处理和计算工作分析了数据的滞时情况，并在第一时间处理数据，实时回馈数据处理和计算结果，保证了数据的有效处理，如出现用电高峰期，会立刻监测用电量情况，对其变动趋势进行计算分析，并自动改变预测模型的参数设置与实际变动需求相符合。同时通过动态修正手段赋予该系统依照以往以及现有电力消耗量计算分析并做出实时负荷预测的能力，极大地保证了电力预测数据的反应速度和质量。通过优化后能够在微秒的周期时间里进行数据处理和调节工作，保障了供电安全。

（三）提高模型适应性与鲁棒性的优化策略

电力市场中随机因素如季节性变化、假期及突发情况等都将影响系统用电的需求，这就要求负荷预测模型必须具备较强的通用性以及抗干扰性。在某电力企业中采用强化学习(RL)算法优化改进原有的预测模型，以使其具备更强的环境变化适应力。强化学习在对实时信息进行学习后自行调整，并在每一次产生差错后利用奖励惩罚制度修正模型使之更符合复杂、动态的市场环境。另外也将其他的机器学习方法如支持向量机(SVM)引入模型中，构成混合学习模型，当产生网络压力骤增、气候突变等问题时该模型便能将模型的预估值及时更新，使响应速度大为提升。如若气候变冷或者升温突然过高，旧模型很难立即适应这种负荷需求的变化，但优化后的模型便可使用以往经验对预测参数快速调整，有效提高系统对突发问题的应对水平。因此，采用这种方式可以使负荷预测具有更高的精度和适应力，有助于使系统更好地处理更复杂的运行环境。

（四）负荷预测与市场策略的整合优化策略

负荷预测的综合策略与市场策略能更好地进行更高效的能源调配，进一步优化电力市场。一个地区电力市场已经将负荷预测模型和电力市场的电价调节机制综合在一起以促进电力交易。根据负荷的预测数据，电力公司能够对电价进行适当调整以便在电力需求高的时候调整消费者的用电行为以避免电网过载。例如，基于预测出的高负荷值，电力公司可以通过电价优惠或需求响应策略让消费者在需求低的时候用电，并采取奖励制度以降低高峰负荷量，这样不仅能降低高峰与低峰时电力负荷不平衡的情况，还可以进一步提高电力市场的经济效益与消费的服务质量。该综合优化方法可以提高电力设备资源使用效率降低其浪费程度，同时保证电力供应的稳定性。通过不断调整市场策略与负荷预测模型的参数，在不断动态的市场情况下，电力公司可以获得更准确的资源分配。

结语

基于AI算法的电力市场负荷预测模型及其优化策略，已成为提升电力系统运行效率和稳定性的关键技术。依靠精确的负荷预测，结合实时数据处理、模型适应性提升以及市场策略配合，电力市场可以更加灵活地应对复杂多变的需求变化。优化的负荷预测模型不仅提升了负荷的预测精度，增强了系统的鲁棒性和实时性，也能在面临不同负荷需求或非预期扰动下支撑电力系统具有高效率的稳定运行。除了负荷预测与市场政策配合还能优化市场分配，实现电力消耗的减少及服务质量的提升以及电力市场的收益提升。随着技术的不断发展，AI算法必将更广泛地支撑智能电网、清洁能源、绿色发展的实现。

参考文献：

[1]韩富佳,王晓辉,乔骥,等.基于人工智能技术的新型电力系统负荷预测研究综述[J].中国电机工程学报, 2023, 43(22):8569-8591.

[2]陈立波.AI负荷预测模型在智慧供热系统中的应用研究[J].区域供热, 2022(4):123-131.

[3]尹恒,刘金源,陈传胜,等.燃气负荷预测技术发展及应用现状研究[J].工业加热, 2021, 50(10):6-6.

[4]孟醒,邵剑飞.基于深度学习的电力负荷预测方法综述[J].电视技术, 2022(001):046-046.

[5]尹恒,刘金源,陈传胜,等.燃气负荷预测技术发展及应用现状研究[J].工业加热, 2021, 50(10):1-5.