為什麼要使用預測建模進行負荷預測?
對於短期計劃,必須始終平衡電網上的電源和負載,以保持電能質量並避免停電。但是,保持額外的發電容量在線或主動產生比所需的更多的電力是昂貴的。同樣,在沒有足夠儲備的情況下,依賴於短期緊急發電或削減負荷(切斷大型消費者的電力)會導致高昂的成本。這些類型的負載在很大程度上取決於天氣和本地事件,但是具有固有的隨機性,使得統計預測模型成為進行預測的特別有效的選擇。
通常,電力供應商會使用諸如給定電網區域的微觀或巨集觀經濟模型之類的方法來預測中期和長期負荷。與基於物理的模型非常相似,這些負載模型依賴於已知現象,而不是依靠統計模型來複製觀察到的行為。考慮到這些模型中的經驗參數數量和高度不確定性,不確定性量化和預測建模技術對於這些模型(如基於物理的模擬)可能很有用。