一、 研究背景与意义
城市电力负荷受温度、湿度、风速、日照、降水等天气因素影响显著：
温度：空调与采暖负荷是主要敏感因素，呈非线性关系（U型或V型曲线）。
湿度：影响体感温度，加剧温变负荷。
日照：影响光伏出力及商业、照明负荷。
风速/降水：夏季降温负荷减少，冬季采暖负荷增加。
通过融合天气因素，可提升预测精度，助力：
电网安全：预防天气突变导致的负荷尖峰。
经济调度：优化发电计划，降低运行成本。
可再生能源消纳：耦合天气与新能源出力预测。
二、 关键技术方法
1 数据预处理
数据清洗：处理天气与负荷数据的缺失值、异常值。
特征工程：
构建综合天气指标（如体感温度、温湿指数）。
提取时序特征：小时、星期、节假日类型。
考虑天气滞后效应：加入前1-3天的天气数据。
数据归一化：消除量纲影响（如Min-Max标准化）。
2传统统计方法
多元线性回归：建立负荷与温度、湿度等因子的线性模型。
时间序列模型：
ARIMA / SARIMA：结合天气变量作为外生输入（ARIMAX）。
回归分析：针对温度设计分段回归（如取暖/制冷临界点）。
3机器学习方法
特征选择：利用随机森林、XGBoost评估天气特征重要性。
常用模型：
支持向量机：适用于小样本、非线性拟合。
随机森林 / XGBoost：自动处理特征交互，抗过拟合能力强。
深度学习模型：
LSTM / GRU：捕捉负荷与天气的长期时序依赖。
CNN-LSTM混合模型：CNN提取空间特征（如多站点天气），LSTM学习时序规律。
Transformer：利用注意力机制建模长序列关联。
4考虑天气不确定性的预测
概率预测：输出负荷的置信区间（分位数回归、贝叶斯神经网络）。
集成学习：组合多个模型（如Bootstrap聚合），降低预测方差。
数值天气预报修正：基于历史误差修正NWP数据。
三、 研究核心挑战
非线性与滞后性：负荷对天气的响应存在复杂非线性与时滞效应。
多因素耦合：天气因素间存在多重共线性，且与节假日、经济因素交互影响。
数据质量：气象站与负荷区域不匹配，需空间插值或采用栅格化天气数据。
极端天气：罕见天气事件（热浪、寒潮）样本少，模型泛化能力不足。
四、 未来研究方向
多源数据融合：结合卫星遥感、社交媒体数据、建筑能耗信息。
时空图神经网络：建模电网拓扑与气象空间分布。
物理信息神经网络：嵌入热力学方程，增强模型可解释性。
在线学习与自适应：动态更新模型以适应气候变化。
“气象-负荷-新能源”联合预测：支撑高比例新能源电网运行。
