12月3日，國網河北省電力有限公司營銷服務中心負荷分析預測人員霍偉通過“基于人工智能的用電負荷預測模型+氣象敏感客戶負荷預測模型”雙模型預測機制預測下一周客戶側每日最大負荷，研判氣溫持續走低情況下河北南部地區的電力供需形勢。

年初以來，國網河北電力依托省級電力負荷管理中心持續強化負荷分析預測能力建設，于11月正式啟用雙模型預測機制，開展日、周、月等不同時間及地域的負荷預測。

有別于傳統的單一回歸模型、自然增長率模型等依賴數學算法的模型，“基于人工智能的用電負荷預測模型”能夠綜合氣象信息、農業用電數據、調度側和客戶側負荷等數據，自動分析負荷預測影響因素。該模型根據分析結果，智能迭代模型參數，進而提升不同時段、場景下負荷的預測準確度，并能夠實現4小時內的超短期負荷預測。

針對夏季降溫、冬季采暖負荷占比高，天氣變化對負荷預測準確度影響較大等問題，國網河北電力考慮用電主體的生產特性、用電行為等因素，分析不同溫度、濕度等氣象因素對降溫及采暖負荷的影響，自主研發氣象敏感客戶負荷預測模型，輔助降溫、采暖用電負荷預測工作開展，進一步提升負荷預測準確率。

“雙模型預測機制為我們提供了更精準的負荷預測數據，幫助負荷管理人員提前研判負荷變化趨勢，動態調整負荷管理響應措施，及時研判電網供需平衡狀態，保障電網運行安全。”國網河北電力營銷服務中心負荷管理室負責人介紹。

據了解，執行雙模型預測機制以來，國網河北電力預測客戶側負荷準確率超過了97%。