新型电力系统下的负荷预测挑战与展望

张兴华; 鲁南; 王阳; 康重庆; 李德智; 李建锋; 陈宋宋; 蔡高乐

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0843

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新型电力系统下的负荷预测挑战与展望

更新时间：2026-07-02

- 新型电力系统下的负荷预测挑战与展望
- Vol. 50, Issue 6, Pages: 2231-2243(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国家电网有限公司
  2. 清华大学低碳能源实验室(清华大学)
  3. 需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)
  4. 国网福建省电力有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0843
  CLC： TM715
- Published：2026
- 稿件说明：
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张兴华, 鲁南, 王阳, et al. 新型电力系统下的负荷预测挑战与展望[J]. 2026, 50(6): 2231-2243.
DOI：

张兴华, 鲁南, 王阳, et al. 新型电力系统下的负荷预测挑战与展望[J]. 2026, 50(6): 2231-2243. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0843.

摘要

在我国新型电力系统建设背景下，电力负荷成分更加复杂、不确定性增强，为负荷预测带来一系列全新的要求与挑战。传统的负荷预测方法缺乏对多模态数据融合、自适应性、交互性等的考虑，难以应对日趋复杂化的应用场景。因此，文章提出一种新型电力系统负荷预测理论体系，以期支撑新型电力系统的建设。首先，重点关注传统负荷预测方法在观测空间、映射关系、预测目标及与人交互等方面的不足，结合新型电力系统特点，总结了负荷预测所面临的挑战与要求。然后，分别从数据、算法与算力3个角度，深入分析了数字化转型下负荷预测发展新机遇。最后，研究了如何将新机遇应用于新的负荷预测理论体系的构建，对新型电力系统下负荷预测的关键技术细节进行了总结与展望。

Abstract

关键词

Keywords

references

史佳琪,张建华.基于多模型融合Stacking集成学习方式的负荷预测方法[J].中国电机工程学报,2019(14).

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