跨区域智能电网负荷预测：基于 PaddleFL 的创新探索

跨区域智能电网负荷预测：基于 PaddleFL 的创新探索

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摘要： 本文聚焦跨区域智能电网负荷预测，提出基于 PaddleFL 框架的联邦学习方法，整合多地区智能电网数据，实现数据隐私保护下的高精度预测，为电网调度优化提供依据，推动智能电网发展。

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一、引言

在当今社会，电力作为经济发展的命脉，其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向，通过集成先进的通信、信息、控制和电力技术，实现了电网的自动化、信息化、互动化和智能化。在智能电网的众多功能和目标中，准确的电力负荷预测无疑占据着核心地位。电力负荷预测能够为电网的调度、运行、规划以及维护等各个环节提供关键的决策依据，帮助电力公司合理安排发电计划、优化电网资源配置、降低运营成本，同时提高电网应对负荷波动和突发情况的能力，确保电网安全稳定地运行。

传统的电力负荷预测方法主要基于单一区域的历史数据，采用时间序列分析、回归分析、神经网络等技术进行建模和预测。然而，随着社会经济的快速发展和用户用电需求的日益多样化，电力负荷的特性和影响因素也变得更加复杂和多变。例如，不同地区的气象条件、产业结构、居民生活习惯以及政策法规等都会对电力负荷产生显著的影响，并且这些因素在跨区域范围内存在较大的差异和关联性。因此，仅依靠单一区域的数据进行负荷预测往往难以捕捉到电力负荷的全貌，导致预测精度有限，难以满足智能电网精细化管理和智能化决策的需求。

基于这一现状，本文提出了一种跨区域智能电网负荷预测的创新方法，通过整合不同地区的智能电网数据，充分挖掘跨区域数据中蕴含的丰富信息，利用 PaddleFL 框架开展联邦学习训练，既实现了数据隐私的保护，又能有效提升跨区域智能电网负荷预测的准确性，为电网的调度和优化提供科学、可靠的依据，具有重要的理论意义和应用价值。

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二、研究背景与意义

（一）智能电网发展概述

智能电网融合先进信息通信技术与传统电力技术，实现电力流、信息流和业务流双向互动，具备自愈、互动、优化、兼容等关键特征。

（二）电力负荷预测的重要性

• 保障电网安全稳定运行 ：精确预测电力负荷，助力电网调度部门提前掌握负荷变化，合理安排发电计划与备用容量，维持电力供需平衡，预防故障停电。

• 优化电网规划与建设 ：为电网长期规划提供数据支撑，涉及输电线路扩容、变电站选址建设等，避免过度投资与资源浪费，满足未来负荷增长需求。

• 降低运营成本 ：依据精准预测，优化发电机组运行调度与检修计划，降低燃料消耗及发电成本，减少备用容量需求，提高设备利用率，提升经济效益。

• 促进可再生能源消纳 ：结合可再生能源发电预测，协调其与常规能源出力，优化电网运行方式，增强电网对可再生能源的接纳能力，推动能源可持续发展。

（三）跨区域负荷预测的必要性

• 数据多样性和互补性 ：不同地区智能电网数据特点各异，整合跨区域数据能丰富训练样本&#x