Python
实现基于自适应矩估计（
Adam
）进行电力负荷预测的详细项目实例
项目背景介绍
电力负荷预测是电力系统调度、购售电计划、设备检修、需求响应和能效管理中的核心技术环节。电力负荷反映某一时刻或某一时间区间内用户侧实际消耗的有功功率，其变化并非单纯由历史用电量决定，而是同时受到气温、湿度、降雨、季节、工作日属性、节假日安排、生产活动、商业营业时段以及突发事件等多种因素影响。对于供电企业、园区运营方、大型工商业用户和综合能源服务机构而言，获得稳定、准确且具备实时更新能力的负荷预测结果，能够直接提升资源配置效率，并降低供需不平衡带来的经济损失与运行风险。
传统负荷预测常采用移动平均、指数平滑、线性回归和时间序列统计方法。这类方法计算速度较快，结构较为直观，适合规律稳定、特征维度较少的场景。然而，现代电力负荷数据呈现出明显的非线性、周期性、突变性与多尺度相关性。居民生活负荷在早晚时段具有典型峰谷特征，商业建筑负荷与营业时间紧密关联，工业负荷又常受到生产班次、设备启停和订单节奏影响。夏季高温期间，空调负荷会迅速抬升；冬季寒潮期间，采暖需求也可能形成短时尖峰。仅依赖简单统计规律，往往难 ...