课题来源： 某高校电力课题组所横向委托项目

案例定位： 面向新型电力系统背景下高波动性、强随机性短期负荷精准预测与调度计划优化决策的技术转化研究

1 项目背景

某高校电力课题组长期承担区域电网调度运行分析与技术支持工作。随着分布式光伏、电动汽车充电桩等用户侧灵活性资源的广泛接入，地区负荷曲线呈现出典型的非平稳、非线性特征，传统单一数理统计或浅层机器学习模型在节假日、极端天气及用电尖峰时段的预测误差显著偏大，导致日前发电计划偏差与备用容量配置失当，直接增加了系统运行成本与调控压力。

深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度介入，围绕"分解-重组-特征挖掘-时序预测"全链路技术路径，完成了包含自适应完备集合经验模态分解预处理、排列熵驱动的序列复杂度重组、时间卷积网络与长短期记忆网络级联预测在内的多项发明专利群布局，并同步开展了基于欧洲某地区连续15个月实际负荷数据与国内某地市级电网数据的算例验证与调控业务适配。

2 本专利要解决的问题

（1）原始电力负荷序列受气象、社会活动等多重因素耦合影响，呈现强非平稳性，现有预测模型直接对高噪序列建模导致特征提取困难，尖峰负荷预测跟踪滞后严重；

（2）传统基于模态分解的预测方法对分解后各子分量单独建模，存在计算规模大、误差累积叠加的问题，缺乏对分量复杂度量化评估与自适应重组的机制；

（3）常规循环神经网络及其变体虽具备时序记忆能力，但对非连续、跨步长的潜在时序特征挖掘不充分，限制了预测精度的进一步提升。

3 专利技术核心价值点

3.1 基于CEEMDAN与排列熵的双阶段序列自适应平稳化与降维重组机制

本发明针对强随机性负荷数据直接预测精度低的瓶颈，首先引入自适应噪声完备集合经验模态分解算法，将原始非平稳负荷序列完备解析为频率由高至低分布的多个本征模态函数与单一残差分量。在此基础上，进一步构建排列熵驱动的复杂度定量评估环节。首先对分解所得各子序列进行相空间重构，构造延迟嵌入矩阵：

3.2 时间因果卷积与长短期记忆级联的特征增强预测网络

本发明构建了时间卷积网络与长短期记忆网络级联的混合预测模型。模型第一级利用时间卷积网络特有的因果扩张卷积结构，在严格遵循时序因果约束的前提下，通过残差连接机制扩大感受野，高效挖掘负荷序列中非相邻时刻间的隐含关联特征向量。第二级将提取的特征向量输入长短期记忆网络，利用其门控机制精准捕捉序列长程依赖的时序演变规律。该架构有效克服了单一LSTM网络对非连续特征映射能力不足的缺陷，实现了对重构序列从局部细节波动到宏观趋势变动的全方位表征学习。

3.3 面向多时间尺度分解分量的全并行预测与结果重构决策流程

本发明设计了"分解-重组-并行预测-叠加重构"的标准化业务预测流程。针对重组生成的各复杂度差异序列，部署多组经超参数自适应寻优的TCN-LSTM网络进行并行迭代预测，最终将各组预测结果线性叠加重构为完整负荷曲线。该流程支持嵌入式装置的多核并行计算加速，相比于端到端的单一大模型黑箱预测，具备更强的物理可解释性与工程部署灵活性，可稳定输出未来24小时乃至72小时的连续高精度负荷预测值。预测精度评价采用平均绝对误差、均方根误差及平均绝对百分比误差三重指标进行综合校验：

4 专利转化验证与分析

为验证本发明方法在实际电网运行场景下的有效性与领先性，选取欧洲某地区连续15个月（跨越四季与年度更替）的实测小时级负荷数据作为基准测试集。

在模型整体性能对比验证中，本专利方法在连续3个月长周期日前负荷预测任务中的平均绝对百分比误差降至0.863%，相较于业界常用的单一LSTM模型（1.876%）精度提升约54%，较未引入排列熵重组机制的CEEMDAN-TCN-LSTM模型（1.031%）进一步降低误差0.168个百分点。在极端天气与节假日特殊运行日场景下，本方法对负荷曲线尖峰与拐点的拟合偏差控制在2.0%以内，展现了对突变负荷的优异追踪能力。

在算法计算效率评估方面，由于引入了基于排列熵的序列重组机制，模型在线推理阶段需处理的子网络数量由12个降至5个，单次完整预测耗时较传统全分解方案缩短约58%，可完全满足调度中心对整点超短期滚动修正计算的实时性需求。

在跨数据集迁移适应验证中，将模型迁移至国内某地市级电网夏季迎峰度夏负荷数据上进行微调测试，未改变网络主体结构前提下仅通过少量样本适配，其预测平均绝对百分比误差仍保持在1.2%以内，验证了本发明算法架构的强泛化能力与工程实用价值。

5 专利转化成效

相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。

深度森林公司与该高校电力课题组围绕"基于多尺度分解与时序特征增强的短期负荷预测"核心技术体系，已完成2项国家发明专利与1项软件著作权的组合申请与布局。后续拟结合高校承担的地区电网智能调度控制系统升级改造工程开展规模化示范部署，预期可将日前负荷预测准确率提升至98%以上，因预测偏差导致的旋转备用冗余容量降低约15%，为电网精益化调度提供关键数据支撑。

山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。