娄奇鹤，刘 虎，谢祥颖，马晓光

1.华北电力大学，北京102206

2.国家电网有限公司，北京100031

3.国网电子商务有限公司，北京100053

近年来，随着我国清洁能源的大力推广，光伏发电也有着突飞猛进的发展。分布式光伏电站以其污染小，组网简单等优势，能够直接接入配电网，实现发电用电并存，可以缓解局部地区用电紧张情况。在分布式光伏电力系统中，优化配置和智能运维受到了越来越广泛的关注。整个电力系统包括三个核心部分：发电、传输、负荷，并在此基础上衍生储能、消纳等其他智能运维环节。其中电力负荷预测是极其重要的部分，准确的预测结果[1]可以降低光伏电力系统的运营成本，减少弃光、储能等损耗，也可以减少因产能不足而造成的供电不足、负荷下降等现象，降低对经济发展的不良影响。

智能电网[2]的出现促进了传统电网与先进信息技术的融合，并且针对电力系统中供需不平衡的问题提供优化方案。目前光伏发电在我国的发电占比也越来越大，但其发电量对天气因素具有很强的依赖性；另一方面，随着电动汽车普及应用，对于电力能源的需求进一步增长，这就对电力系统中供需协调提出了更高的要求。因此精确预测电力负荷[3]的意义重大，对于智能电网的优化配置以及智慧运维至关重要。

电力负荷数据呈现出明显的规律性。一方面大多数工厂企业的用电行为具有很强的周期性，这种周期性使得每天各个时段的用电负荷有着相似变化趋势，日出而作日落而息的生活习惯导致了白天的电力负荷明显高于夜间；……