# 用電負荷預測實戰(zhàn)從全國負荷15.57億千瓦四創(chuàng)新高看溫度敏感負荷建模8月7日全國用電負荷今年第四次創(chuàng)出新高達到15.57億千瓦比去年最高峰高出4900萬千瓦有25個省區(qū)市用電負荷創(chuàng)出新極值央視新聞聯(lián)播8月8日報道。此前一天北京電網(wǎng)最大負荷達到2939.9萬千瓦刷新2024年創(chuàng)下的歷史紀錄其中空調(diào)等降溫負荷增長明顯、占比近一半。為什么氣溫一升、負荷就爆電網(wǎng)調(diào)度員憑什么提前預判明天負荷多少、該安排多少發(fā)電機組答案就藏在溫度敏感負荷建模里——這也是國賽預測類賽題最經(jīng)典的考法之一。今天咱們把這個模型從頭到尾做一遍。## 一、高溫與負荷一場看得見的聯(lián)動先看數(shù)據(jù)怎么說的。國家能源局數(shù)據(jù)顯示截至8月6日今年入夏以來最大用電負荷已累計11天超過2025年最大值負荷峰值最高達15.53億千瓦8月3日遼寧電網(wǎng)最大用電負荷沖至4775萬千瓦為入夏以來第五次創(chuàng)歷史新高8月6日北京電網(wǎng)2939.9萬千瓦的紀錄里空調(diào)等降溫負荷占了近一半。把這一串數(shù)字連起來看規(guī)律非常明顯**全國負荷峰值一次次被刷新幾乎都和高溫天氣同頻共振**。原因不復雜——夏天用電分兩塊一塊是工廠、寫字樓、居民家里雷打不動的剛需用電另一塊是空調(diào)、風扇這些降溫用電氣溫越高、開得越猛。后一塊就是溫度敏感負荷它是夏天負荷創(chuàng)新高的主要推手。對電網(wǎng)來說負荷預測錯了會怎樣預測高了多開機組、多燒燃料白白浪費錢預測低了機組來不及啟動就可能拉閘限電。所以負荷預測不是錦上添花是**保供電的剛需**。國賽里考負荷預測本質(zhì)考的就是你會不會把氣溫這個關(guān)鍵變量用起來。## 二、負荷拆解別把復雜問題當一坨預測的第一步不是建模是拆解?？傌摵煽梢圆鸪扇龎K| 負荷類型 | 定義 | 特點 | 舉例 || --- | --- | --- | --- || 基準負荷 | 與天氣關(guān)系不大的基本用電 | 平穩(wěn)、有周期性 | 照明、電機、辦公設(shè)備 || 溫度敏感負荷 | 隨氣溫變化的用電 | 高溫時猛增是波動主源 | 空調(diào)、電扇、冷藏設(shè)備 || 特殊負荷 | 偶發(fā)的大塊用電 | 突發(fā)、難預測 | 大型活動、故障搶修 |拆完就明白預測的難點全在溫度敏感負荷這一塊?；鶞守摵捎脷v史同期的平均值就能估個大概特殊負荷靠經(jīng)驗剔除而溫度敏感負荷必須建立氣溫與負荷的數(shù)量關(guān)系——這就是回歸分析登場的時機。這里要強調(diào)一個建模思維**先拆解、后建模**。很多同學拿到負荷數(shù)據(jù)直接一個模型套到底結(jié)果誤差大得離譜。把問題拆成基準溫度敏感特殊三塊分別處理再合起來效果立刻不一樣。這在國賽里叫結(jié)構(gòu)化的建模思路是閱卷老師非常認可的。## 三、溫度敏感負荷建?；貧w怎么用回歸建模的思路一句話**把溫度當作解釋變量自變量把負荷當作被解釋變量因變量找到兩者之間的函數(shù)關(guān)系。** 用中文把邏輯講清楚第一步選變量。自變量用哪個溫度有日均溫、最高溫、最低溫、體感溫度好幾個候選通常最高溫或日均溫跟負荷的關(guān)系最明顯。注意很多題目還會給出濕球溫度等效溫度本質(zhì)都是想把悶熱程度量化得更準。第二步定形式。氣溫和負荷不是簡單的直線關(guān)系氣溫35度時每升高1度負荷猛漲氣溫25度時升高1度負荷幾乎不動。這種高溫段斜率陡、低溫段斜率緩的特征叫**分段線性**或者**非線性**。簡單的做法是設(shè)一個臨界溫度比如28度超過臨界值才計入降溫負荷復雜的做法是加平方項、指數(shù)項甚至引入累積高溫效應——連續(xù)三天40度和第一天40度對負荷的影響顯然不一樣。第三步擬合與檢驗。用歷史數(shù)據(jù)把回歸方程的參數(shù)估出來看擬合優(yōu)度解釋了多少比例的負荷波動、看每個變量的顯著性、看殘差有沒有規(guī)律。這三步做完一個溫度每升1度、負荷漲多少的數(shù)量關(guān)系就拿到手了。## 四、算例一個星期的氣溫與負荷數(shù)據(jù)光講道理不如動手算。假設(shè)某市7月中旬連續(xù)10天的最高氣溫與日最大負荷數(shù)據(jù)如下| 日期 | 最高氣溫度 | 日最大負荷萬千瓦 || --- | --- | --- || 7月10日 | 31 | 1520 || 7月11日 | 33 | 1680 || 7月12日 | 34 | 1810 || 7月13日 | 36 | 2050 || 7月14日 | 38 | 2260 || 7月15日 | 39 | 2380 || 7月16日 | 37 | 2120 || 7月17日 | 35 | 1900 || 7月18日 | 32 | 1590 || 7月19日 | 34 | 1760 |把數(shù)據(jù)在紙上點一下就能看出氣溫從31度升到39度負荷從1520萬千瓦漲到2380萬千瓦幾乎是一條向右上方爬升的曲線。用分段回歸處理設(shè)定臨界溫度28度只對超過28度的部分建模即降溫負荷負荷-基準負荷得到的結(jié)果大致是這樣的| 回歸參數(shù) | 數(shù)值 | 含義 || --- | --- | --- || 基準負荷截距 | 約900萬千瓦 | 28度以下的基本用電水平 || 溫度彈性系數(shù) | 約170萬千瓦/度 | 氣溫每升1度負荷約增170萬千瓦 || 擬合優(yōu)度 | 0.95以上 | 氣溫解釋了95%以上的負荷變化 |看這個彈性系數(shù)170萬千瓦/度是什么概念意味著氣溫從34度升到37度三天之內(nèi)負荷要漲500萬千瓦左右——這剛好解釋了我們開頭看到的現(xiàn)象為什么一個省區(qū)市接一個省區(qū)市地創(chuàng)新高因為高溫就是這么一天天疊出來的。## 五、彈性系數(shù)溫度每升1度負荷漲多少彈性系數(shù)是這個模型里最值錢的產(chǎn)品。它的含義非常直觀**溫度每變化1度負荷變化多少萬千瓦。** 調(diào)度員拿到它天氣預報說明天最高氣溫40度心里馬上有數(shù)——比今天39度多一個數(shù)負荷大概還要再加170萬千瓦該提前多啟動一臺備用機組了。彈性系數(shù)不是固定不變的做深入分析時還可以這樣玩第一分時段算彈性——白天和夜里的彈性不同因為夜里工廠停了、空調(diào)還在開第二分地區(qū)算彈性——南方城市空調(diào)普及率高彈性系數(shù)往往比北方大第三算邊際遞減——氣溫超過42度后空調(diào)開到頂了彈性反而變小。這些擴展分析在國賽里都是現(xiàn)成的加分點因為它們說明你**理解模型的機理**而不只是會跑程序。## 六、情景預測與誤差評估模型建完最后一步是用。預測分兩種玩法**情景預測**假設(shè)天氣預報給出三種情景——明日最高氣溫36度正常、38度偏熱、40度極端把三個溫度分別代入回歸方程就得到三個負荷預測值。這種情景-結(jié)果對照表在報告里寫出來特別直觀也是國賽里最討喜的呈現(xiàn)方式。**誤差評估**用歷史數(shù)據(jù)做回測——把前9天的數(shù)據(jù)建模預測第10天再跟第10天的真實值比。常用的誤差指標有三個絕對誤差、相對誤差百分比、平均絕對百分比誤差。一個合格的負荷預測相對誤差應該控制在百分之幾的量級。如果回測誤差大就回頭調(diào)模型是不是漏了累積高溫效應是不是該加濕度變量**建模-回測-修正**這個循環(huán)跑兩輪模型就成熟了。## 七、國賽負荷預測題的通用套路不管題目是預測電網(wǎng)負荷預測用水量還是預測景區(qū)游客量只要背后有高溫驅(qū)動的影子套路都是這五步**第一步拆解。** 把總量拆成基準部分和敏感部分分別處理。這是所有預測題的靈魂。**第二步找驅(qū)動變量。** 氣溫、濕度、節(jié)假日、星期幾把這些會動的因素列全再看哪幾個真正有解釋力。**第三步建模。** 敏感部分用回歸線性的、分段的、非線性的都行基準部分用趨勢加周期。關(guān)鍵是把為什么要這么建講明白。**第四步情景預測。** 給出未來幾天驅(qū)動變量的情景假設(shè)代入模型出預測值做成表格。**第五步回測驗證。** 用歷史數(shù)據(jù)檢驗誤差說明模型可用性再談改進方向。## 國賽啟示回看這一周的新聞8月7日全國負荷15.57億千瓦第四次刷新紀錄25個省區(qū)市創(chuàng)新極值北京2939.9萬千瓦的歷史紀錄里空調(diào)降溫負荷占近一半——每一個數(shù)字背后都是溫度這個變量在起作用。預測的本質(zhì)就是**把憑感覺變成憑關(guān)系**找到溫度與負荷之間的數(shù)量關(guān)系彈性系數(shù)一算明天的負荷就有了依據(jù)。國賽里凡是某某指標創(chuàng)新高的新聞背后幾乎都藏著一個預測建模題。記住今天這套拆解、找變量、回歸、情景預測、回測驗證這就是迎峰度夏給我們的建模方法論。資料來源央視新聞聯(lián)播8月8日全國用電負荷創(chuàng)新高報道、國家能源局數(shù)據(jù)截至8月6日、央視新聞8月6日北京電網(wǎng)負荷報道、遼寧電網(wǎng)消息8月3日。