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电力负荷预测

行业:工业互联网、能源
载体:算法模型、网站
技术:Python

业务和功能介绍

应用场景
面向区域电网调度或配电网能量管理,利用未来气温及太阳辐射预报,提前预判电力负荷走势,支撑发电计划编制、机组组合优化与需求侧响应。尤其适用于光伏渗透率高的地区,太阳辐射直接影响净负荷特性。

功能介绍
系统接收气温、水平面太阳直接辐射和散射辐射数据(实测或预报),输出短期电力负荷预测值。具备日前/日内多时间尺度预测、预测曲线可视化、误差分析以及超限预警功能,辅助运行人员快速评估供需平衡、安排调峰资源。

项目实现

数据准备:对齐历史负荷与同步气象时序数据,清洗缺失和异常,进行归一化。

特征构建:提取时间特征(小时、星期等),将直接辐射与散射辐射合成总辐射,并考虑气温与辐射的滞后效应。

建模与评估:采用LightGBM或LSTM等模型,以气温、辐射相关特征为输入,负荷为目标,划分训练/验证集,通过MAPE、RMSE进行参数调优。

上线部署:封装模型为服务接口,接入气象预报流,定时生成预测结果并推送至调度系统或可视化看板。

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西安舟渡教育科技有限公司
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