基于小样本学习的极端温度变化场景下短期负荷预测

李金航; 刘瑾瑜; 郭鸿业; 梁志峰; 李寅晓; 康重庆

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1489

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基于小样本学习的极端温度变化场景下短期负荷预测

更新时间：2026-07-02

- 基于小样本学习的极端温度变化场景下短期负荷预测
- Vol. 50, Issue 6, Pages: 2292-2301(2026)
- 作者机构：
  
  1. 新型电力系统运行与控制全国重点实验室(清华大学电机系)
  2. 国家电网有限公司国家电力调度控制中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1489
  CLC： TM715;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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李金航, 刘瑾瑜, 郭鸿业, et al. 基于小样本学习的极端温度变化场景下短期负荷预测[J]. 2026, 50(6): 2292-2301.
DOI：

李金航, 刘瑾瑜, 郭鸿业, et al. 基于小样本学习的极端温度变化场景下短期负荷预测[J]. 2026, 50(6): 2292-2301. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.1489.

摘要

随着新能源渗透率的逐步提升，准确的电力负荷预测在新型电力系统中的重要性逐步提升。近年来随着气候变化，热浪、寒潮等极端天气事件发生频率增加，由于发生频率低样本较少等原因，传统负荷预测方法在极端天气下的预测精度存在下降的问题。亟需构建能够适应极端气象场景的负荷预测方法。为此，文章提出了一种基于迁移学习的小样本负荷预测框架，该框架以预训练的时间序列混合器模型为基础，通过极端场景识别、样本筛选与小样本微调三阶段过程，提升负荷预测模型在极端温度变化场景下的适应性与精度。首先，通过对常见预测模型在传统气象学定义的极端温度场景下的表现进行量化分析，发现模型性能下降主要源于短期内温度剧烈变化而非温度绝对极值。基于此发现，进一步定义了“极端温度变化场景”，并将其引入电力系统负荷预测框架中，以弥补此领域对极端天气考虑的不足。最后，通过甘肃省逐小时负荷数据的算例分析表明，所提方法在极端温度变化日的预测误差较传统模型显著降低，验证了其在极端场景下的有效性与适用性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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