定义
负荷预测（Load Forecasting）是指基于历史用电数据、气象、日历、经济等多元因素，运用机器学习、深度学习、统计模型等人工智能算法，预测未来某一时段（小时、日、周、月）的用电负荷。它是智能电网调度、需求侧响应、削峰填谷、需量电费优化的基础，为电力生产计划、电网运行、用户侧管理提供决策依据。
负荷预测的类型与方法
按时间尺度可分为超短期（分钟级）、短期（小时、日）、中期（周、月）、长期（年）。常用方法包括传统统计（ARIMA、指数平滑）、机器学习（随机森林、XGBoost）、深度学习（LSTM、Transformer）。输入特征可包括历史负荷、温度、湿度、节假日、工作日类型等。数据来自智能电表、电能质量监测等设备。
在智能电网与需求侧管理中的应用
负荷预测支撑智能电网的发电计划、备用容量配置、分布式光伏与储能系统调度。在用户侧，结合需求侧响应、削峰填谷，可提前识别高峰时段并制定负荷调节策略，降低需量电费。通过云平台、数据处理引擎采集智能电表数据，训练并部署预测模型，实现自动化预测与告警。达希物联可为负荷预测提供数据采集、API集成能力。
实施建议
负荷预测落地需：充足的历史数据（建议至少一年）、数据质量与完整性、特征工程与模型选择、持续迭代与验证。选型时关注：与现有智能电表、电能质量监测系统的对接能力、预测精度与时效、与需求侧响应、削峰填谷策略的联动能力。结合电能质量监测，可进一步优化用电策略。