精准负荷预测：电力交易市场的“智能罗盘”
在“双碳”目标引领和全国统一电力市场体系建设加速的双重驱动下，电力市场化改革深入推进，电价波动已成为新常态，精准预测电力负荷不再是可选项，而是所有市场参与者决胜未来的重要竞争力。
在电力交易市场，一切交易决策的原点，都是对负荷的精准预测。
无论是发电厂的售电报价，还是售电公司的购电策略，都始于对未来电力需求的预判。因此，各方负荷预测的准确性，共同决定了市场出清价格的合理性，是影响各方收益与市场效率的先决条件。
一个简单的例子揭示负荷预测的价值：
假设你是一家售电公司，需要为明天下午2点至2点15分这个交易时段采购电力，核心任务是：确保 购买的电量 ≈ 用户实际使用的电量，这一决策基础是就是负荷预测。
基于历史数据和天气预报等各种条件，你预测需求为100兆瓦，并以此在日前市场完成采购。
但第二天实际情况可能出现三种情景：
•预测准确（实际需求100兆瓦）：完美锁定成本，利润可观；
•预测偏低（实际需求120兆瓦）：20兆瓦的缺口需在实时市场高价抢购，利润被侵蚀；
•预测偏高（实际需求80兆瓦）：20兆瓦的盈余只能在实时平衡机制中按（通常低于采购价的）偏差结算价出售，产生价差亏损；
在充满不确定性的电力市场中，精准的负荷预测，正是稳固利润、规避风险的基石所在。
精准负荷预测是一项极具挑战的系统工程。其复杂性源于需要同时在多个维度上进行推算：历史用电规律、气象条件、经济指标、社会行为、价格信号以及各种随机事件，共同构成一个复杂的“多维棋盘”。
当前，构建高精度预测模型面临严峻考验：
数据质量难题：原始负荷数据中存在的异常、缺失和噪声，若清洗不当，直接影响模型效果
新能源高占比：光伏、风电出力的强随机性和波动性，大大增加网供负荷预测的不确定性
用电结构复杂化：快速的产业结构调整与电动汽车、大数据中心等新型负荷的涌现，使基于历史规律的预测方法失效。
多因素耦合影响：气象条件、节假日、重大活动等因素交织作用，增加了预测的不确定性。
面对这些挑战，申威睿思构建了一套闭环式、智能化的负荷预测解决方案，层层击破行业痛点。
通过异常数据清洗技术，对原始负荷数据进行深度“净化”。基于负荷数据的连续性和相似性特性，补全缺失数据，平滑噪声数据，修正离群数据，确保“优质数据进，精准预测出”。
该预测模型基于对负荷特性的深度分析，能够适应多目标、多场景的需求。它不仅能从海量数据中自动挖掘与负荷相关的关键特征与规律，还具备自学习与自适应能力，可随数据变化动态优化。同时，模型支持融入专家经验进行微调，从而针对不同挑战，灵活制定精准的预测策略。
采用“分而治之”策略，利用时序分析、相关因素预测等方法先预测相对稳定的基础负荷，再专项预测新能源出力、小水电发电计划等，综合集成既反映基础用电规律、又计入新能源波动的、更为精准的全网负荷预测结果。
针对典型行业、用户分别建立典型曲线，形成负荷特征库，通过人工智能算法分析将负荷归类，识别主导影响因素，建立精准预测模型。
基于多目标、多场景的分主题自动分析、多因素影响的负荷特性分析、多特征目标的相关性分析和关联规则挖掘等，厘清复杂关系，提升预测精度。
通过预测后评估环节，对比预测值与实际值，持续优化数据质量、模型算法和专家规则，形成“预测-评估-优化”的良性循环，确保系统越用越智能。
申威睿思的负荷预测解决方案，正在将负荷预测从支撑工具，升级为电力交易的重要竞争力。通过提供高精度预测，我们帮助客户达成风险可控、收益可期、运营高效的目标，最终实现企业在电力市场中的稳健增长。
精准预测“未来”，方能决胜当下。在电力市场化改革深入推进的今天，申威睿思正通过持续的技术创新，打造精准、高效的电力交易市场“智能罗盘”，始终致力于成为电网安全运行的守护者和电力市场高质量发展的推动者，为构建新型电力系统提供坚实的技术保障。