近日，能源与电气工程学院马恒瑞副教授团队在电气领域国内顶尖期刊《高电压技术》上发表题为“基于深度学习的负荷预测研究综述与展望”的学术论文(https://doi.org/10.13336/j.1003-6520.hve.20241558)。团队核心马恒瑞副教授为该论文第一作者，硕士研究生袁傲添为论文第二作者兼通讯作者，青海大学为论文第一单位。

本文从场景对象精细化、数据类型多元化、评价方式实用化、预测方法智能化四个方面对负荷预测研究现状进行分析，总结分析了负荷预测研究框架，如图所示。在利用深度学习方法进行电力负荷预测时，首先收集相关气象环境数据和历史负荷数据，并对数据进行预处理；接着对数据特征进行提取，并将数据集进行划分；然后用训练集数据对模型进行训练以及预测；最后对预测结果进行评价分析，并对模型进行完善优化。本文在总结归纳了负荷预测领域研究现状、当前主要预测前沿技术、深度学习算法的基础上，分别从预测模型层面和应用场景层面对基于深度学习的电力负荷预测技术进行了总结展望。

马恒瑞老师团队在该领域已发表多篇高水平文章，并在相关竞赛、比武中获得了优异成绩。在2023年由南方电网科学研究院举办、多家高等院校及新能源发电企业参与的“新能源功率预测价值生态圈培育计划竞赛”中获得第4名；在2023年由国网湖南电力调控中心举办的“湖南2023年新能源功率预测性能比武”中获得第5名；在2024年由中国能源研究会&中国电机工程学会举办的“2024年能源行业人工智能应用大赛”中进入决赛。

扩展阅读：

Zhu S, Ma H, Chen L, et al. Short-term load forecasting of an integrated energy system based on STL-CPLE with multitask learning[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2024.（中科院1区 TOP）

Zou H, Yang C, Ma H, et al. Short‐term power prediction of distributed PV based on multi‐scale feature fusion with TPE‐CBiGRU‐SCA[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2024, 18(20): 3200-3220.

Wu S, Ma H, Alharbi A M, et al. Integrated energy system based on isolation forest and dynamic orbit multivariate load forecasting[J]. Sustainability, 2023, 15(20): 15029.

Ren B, Huang C, Chen L, Ma H,et al. CLSTM-AR-based multi-dimensional feature fusion for multi-energy load forecasting[J]. Electronics, 2022, 11(21): 3481.

陈辰, 马恒瑞, 陈来军, 等.基于用户群体划分的多步短期负荷预测方法[J]. 高电压技术, 2023, 49(10): 4213-4222.

Yuan A, Ma H, Wu S, et al. Short-term PV Power Prediction Based on TPE With TCN-BiGRU-Attention[100]//2024 4th International Conference on Intelligent Power and Systems (ICIPS). IEEE, 2024: 449-454.

Wu S, Huang C, Tian X, et al. Power Load Forecasting Method Based on Random Matrix Theory and CNN-LSTM Model[100]//2022 IEEE 2nd International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI). IEEE, 2022: 1-6.

新闻小贴士：

《高电压技术》创刊于1975年，由国家电网有限公司主管，国家高电压计量站与中国电机工程学会主办，中国电力科学研究院有限公司承办。是国内外高电压科技领域具有重要影响力的学术期刊，是《工程索引》 (Ei Compendex)、中国科学引文数据库（CSCD）及《中文核心期刊要目总览》核心期刊，是《科学文摘》（SA,INSPEC）、《化学文摘》（CA）、《文摘杂志》（AJ）、《剑桥科学文摘》（CSA）及日本科学技术社数据库（JST）、Scopus数据库收录期刊。