胡志豪，姚锦松，龚立娇，孙开宁，樊 茂，张鹏飞，常喜强，

(1.石河子大学机械电气工程学院，新疆 石河子 832003；2.国网新疆电力有限公司，新疆 乌鲁木齐 830000)

0 引 言

2016年国家能源局发布《关于电能替代的指导意见》，意见指出，在居民采暖领域要逐步推进煤改电工程，促使电能替代燃煤采暖，并根据替代方式的技术经济特点，因地制宜，分类推进[1]。事实上，冬季采用电采暖方式既可以供暖，又可以有效促进新能源的消纳，减少弃风、弃光现象，响应国家政策。同时还可以减少冬季因传统燃煤供暖而造成的空气污染问题，降低雾霾天气出现频率[2]。近年来，电采暖负荷每年以递增的速度接入电网，大规模的电采暖设备向电网注入谐波分量，并在启动过程中造成电压暂降，直接影响电网设备的运行和增加线路损耗等[3-5]。因此，研究电采暖负荷特性，建立有效的预测模型，变得尤为重要。

电采暖负荷受多种因素共同影响，包括经济因素、气象因素、日期类型因素、 随机因素、政治因素、季节因素等。这里主要研究气象因素和日期类型因素。人体舒适度和平均温度是气象因素中重要的衡量指标，可以很好地反映气象条件对电采暖负荷的影响；不同的日期类型，如休息日和工作日也会造成电采暖负荷的波动。

负荷预测有多种方法，如回归分析法、时间序列法、BP神经网络算法、卷积神经网络算法、支持向量机法等。相较于上述算法，最小二乘法(least spuares，LS)拟合简单，理论成熟且通用性强，因此选取最小二乘法拟合作为所提研究的预测方法。……