王 伟，种法宇

（江苏省苏州供电公司，江苏 昆山 215000）

0 引 言

电力系统是现代社会运转的重要基础，对于保障能源供应、提高电力系统的稳定性和效率具有关键作用。负荷预测和优化调度是电力系统自动化中的核心问题，其准确性和高效性直接影响电力系统的运行成本和服务质量。然而，传统的负荷预测和调度方法往往过于简化和静态化，无法有效应对电力系统日益复杂和动态变化的问题。面对不断增长的负荷需求、可再生能源大规模接入、多种电力设备和电动车辆的充放电需求，传统方法已经无法满足需求。因此，针对电力系统的自动化技术研究尤为重要。

1 负荷预测与调度方法的局限性

1.1 静态建模假设

传统负荷预测与调度方法通常使用静态建模假设，即假设负荷变化规律相对稳定，不考虑外部因素的影响[1]。然而，现实中负荷受到多种因素的影响，如天气、节假日、经济状况等。这些因素的变化导致负荷预测的精度下降，影响调度策略的有效性。

1.2 数据局限性

传统负荷预测与调度方法往往依赖于历史数据进行分析和建模，而传统方法面临数据数量有限、质量不高的问题。此外，传统方法无法有效利用实时数据和大数据技术，限制了负荷预测和调度的准确性和实时性。

1.3 缺乏灵活性和适应性

传统负荷预测与调度方法通常基于固定的规则和算法，缺少灵活性和适应性，限制了电力系统的响应能力和效率。尤其是在面对复杂的运行环境和不确定性时，传统负荷预测与调度方法无法及时予以调整。……