王巍，马莉，明月，李智威，王红薇，苏敏，陈业传，汪念，柴涛

(1.国网湖北省电力有限公司经济技术研究院，湖北 武汉 430000；2.中乾立源工程咨询有限公司,湖北 武汉 430000；3.三峡大学 电气与新能源学院，湖北 宜昌 443002)

准确的电力负荷预测有益于维持电力系统的稳定性和安全性[1-2]。电力系统中的调度运行决策(例如检修计划的编排等)取决于负荷的变化行为[3]，特别是在具有较高精度的负荷预测结果指导下，需要电力公司快速响应电网运行条件的急剧变化；另一方面，准确的电力负荷预测有助于提高边际电价预测精度，从而保证电力公司和用户之间的利润精细化、最大化[4]。由于气候敏感负荷的存在，负荷预测精度依赖于多方面的因素。因此，准确的天气预报(如温度或湿度)可以提高负荷预测的性能，日气温是影响负荷变化最重要的自然参数之一。研究表明，以历史负荷需求和温度组成的大数据样本为基础进行负荷预测能够得到具有较高精度的预测结果[5]。

随着电力市场化改革的稳步推进，发电企业正从集中式运营转向分散式运营，这意味着许多发电公司产生的电力能够在市场调节范围内以合理的价格出售给购电商。通常，发电企业以竞价的方式提交自己的电力投标价格，这些举措使得各发电企业间形成了巨大的市场竞争[6]。准确的边际电价预测有益于售、购电商的交易，有益于电力市场的稳定运行。电力市场环境中，负荷需求决定电价，历史电价影响实时电价。……