基于深度学习的台区馈线负荷预测解决方案

摘要

供电压力加剧与新型电力系统建设下，“源随荷动”向“源网荷储互动”转变，核心是提升负荷预测能力。孝感地区因台区分布式光伏接入、工农商负荷特性差异，馈线潮流双向流动，传统变电站层级预测难满足需求，保供压力大，需精准台区馈线负荷预测方案。方案建设有三重必要性，以应对“源荷双向互动”、解决负荷特性复杂化、防控电网风险；目标为提升负荷监测能力与支撑电力保供。建设面临数据整合（多系统数据不兼容）、模型构建（传统模型难捕复杂关系）、负荷预测（光伏致负荷逆转）三大难点。方案拟引入台区馈线数据与深度学习，建“源荷 - 网络”耦合框架，破解预测难题，保障电网稳定。