施杰，张安勤

SHIJie，ZHANGAnqin*

（上海电力大学计算机科学与技术学院，上海200090）

（College of Computer Science and Technology，Shanghai University of Electric Power，Shanghai200090，China）

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目前，我国正处在工业化与城镇化快速发展的阶段，居民消费水平不断提高，对能源的需求量越来越大。但目前我国经济增长方式仍呈现投入高、消耗高、污染高等粗放型特点，加剧了能源供求的矛盾［1］。与全球发达国家相比，我国现阶段电能利用效率还处在较低的水平［2-3］，因此，我国政府在近年来的多个五年规划纲要中提出了单位国内生产总值能耗降低20%左右、主要污染物排放总量减少10%的约束性指标［4］，以努力创造能源节约型企业模式。

电力能耗预测指以企业用户历史电力数据为基础，利用数学统计方法或智能模型预测方法对未来电力使用情况进行预测。准确合理的电力能耗预测对企业用户、供电公司等单位合理分配电力资源，避免电力能源浪费具有重要的现实意义［5-7］。近年来，随着我国智能电网的建设和发展，电力企业积累了海量的用电数据，为开展电力能耗精细化预测提供了丰富的数据基础。一方面，基于企业用户电力能耗数据分析结果，可对用户用电特征开展多维度分解，并建立有较强针对性的预测模型，以提高用户用电量预测的精确度；另一方面，智能电网系统下企业用户积累的电力能耗数据体量大、类型多、维度高，使用原始的电力能耗预测方法存在一定的局限性，难以准确把握企业用户用电量变化规律及关联因素。因此，基于海量历史电力能耗数据开展短期内企业用户用电量预测，也是摆在国内外研究者面前的一个难题。……