在现代电力系统中，电网负荷预测作为调度与运行的核心环节，直接影响电力系统的稳定性、经济性与安全性。随着新能源大规模接入、负荷波动性增强以及用户侧响应能力提升，传统预测方法已难以满足复杂场景下的精度与实时性要求。近年来，人工智能技术的迅猛发展，特别是大模型与超短期调度相结合的应用，为电网负荷预测带来了新的技术路径与优化空间。

一、电网负荷预测的重要性与挑战

电网负荷预测是电力系统运行调度的基础，尤其在电力市场化改革与可再生能源大规模并网的背景下，负荷预测的准确性和实时性成为保障电力系统安全稳定运行的关键因素。负荷预测可分为长期、中期、短期与超短期预测，其中超短期预测（通常为未来几分钟到几小时）对电力系统的实时调度、频率控制和新能源消纳具有重要意义。

然而，超短期负荷预测面临诸多挑战。首先，负荷受天气、季节、节假日、用户行为等多种因素影响，具有高度的非线性与不确定性；其次，随着分布式电源、电动汽车、储能等新型负荷的广泛接入，负荷特性更加复杂多变；再次，传统预测模型如时间序列分析、支持向量机（SVM）等在处理高维、非结构化数据方面存在局限，难以满足当前电力系统对预测精度与速度的双重需求。

二、人工智能技术在负荷预测中的应用演进

人工智能技术，尤其是深度学习的发展，为负荷预测提供了更强大的建模能力。早期的神经网络模型（如BP神经网络、RNN）在处理时序数据方面展现出一定优势，但受限于模型结构与训练效率，难以应对大规模复杂数据。随后，长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等时序模型逐渐成为负荷预测的主流方法，其在捕捉时间依赖性和长期趋势方面表现优异。

近年来，随着Transformer架构的兴起，基于注意力机制的模型在自然语言处理、图像识别等领域取得突破，也被逐步引入电力负荷预测领域。Transformer模型能够有效捕捉长距离依赖关系，并支持并行计算，提升预测效率，特别适合处理电网中海量、多维、实时性强的负荷数据。

三、大模型赋能电网负荷预测的技术路径

“大模型”通常指参数规模庞大的深度学习模型，如BERT、GPT系列等，其在语言理解、图像生成等领域展现出强大的泛化能力。在电力系统领域，基于大模型的负荷预测主要体现在以下几个方面：

1. 多源数据融合能力提升
   大模型具备处理多模态数据的能力，能够融合气象数据、历史负荷、电价信息、用户行为等多维度特征，提升预测模型的输入信息丰富度与预测精度。

2. 时空特征建模能力增强
   借助Transformer的自注意力机制，大模型可以有效捕捉负荷变化的时空关联性，尤其是在区域电网或城市配网中，不同节点之间的负荷变化存在复杂的耦合关系，大模型有助于揭示这些隐藏的模式。

3. 迁移学习与通用性增强
   大模型通过在大规模数据上预训练后进行微调，可以迁移到不同地区、不同时间段的负荷预测任务中，显著减少模型训练时间与数据标注成本，提高预测系统的灵活性与适应性。

4. 实时预测与在线学习能力
   结合边缘计算与在线学习机制，大模型可以在实时运行中不断更新模型参数，适应负荷特性的动态变化，从而提升预测系统的鲁棒性与响应能力。

四、超短期调度与大模型的融合应用

在实际电力系统运行中，负荷预测的结果将直接用于调度决策。传统的调度系统依赖于固定周期的负荷预测结果，难以应对突发负荷波动与新能源出力不确定性。将大模型与超短期调度系统融合，可以实现“预测-调度-反馈”的闭环控制机制：

• 预测模块：采用大模型对负荷进行高精度预测，输出未来15分钟至2小时的负荷曲线；
• 调度模块：基于预测结果，结合机组启停、储能充放电、需求响应等策略，优化调度方案；
• 反馈模块：将调度执行后的实际负荷数据反馈至预测模型，形成在线学习机制，持续优化模型性能。

这种融合方式不仅提升了调度的前瞻性与灵活性，也为电力系统在高比例可再生能源接入背景下的安全稳定运行提供了有力支撑。

五、未来展望与挑战

尽管大模型在电网负荷预测中展现出巨大潜力，但仍面临一些现实挑战。例如，模型训练所需的算力资源较大，部署成本较高；模型的可解释性不足，难以满足电力系统对安全性的严格要求；此外，数据质量、隐私保护以及模型泛化能力等问题也需进一步研究解决。

未来，随着算力成本的下降、边缘计算能力的提升以及电力系统数据治理水平的提高，大模型在电力领域的应用将更加深入。同时，结合知识图谱、强化学习、联邦学习等新兴技术，有望构建更加智能、高效、安全的电网负荷预测与调度系统。

总之，大模型与超短期调度的融合，标志着电网负荷预测正从“经验驱动”向“数据驱动+模型驱动”转变。这一转变不仅提升了预测精度与响应速度，更为构建新型电力系统、实现“双碳”目标提供了坚实的技术支撑。