随着电动汽车（EV）、分布式能源（DER）、热泵等大量接入，以及用户用电需求快速增长，传统负荷预测方法已经越来越不够用。以前只做到馈线或变电站级别的粗放预测，现在难以应对高度局部化的负荷增长。中国电力企业正在大力推进新型配电网建设，精确到每一台配变的负荷预测，正成为提升规划精准度和投资效率的关键。本文重点介绍AI驱动的配变级负荷预测如何帮助电力公司实现规划现代化，并提前看清未来电网需求的变化趋势。
过去，很多电力公司的负荷预测主要依赖历史增长趋势，在馈线、变电站或更大区域层面做聚合分析。虽然能看到宏观情况，但很难发现具体到某个小区、某个客户群或单台配变出现的局部过载风险。随着新能源和电动化加速，电力规划急需更精细的“显微镜”。为此，一套基于AI的配变级负荷预测框架应运而生。它采用云原生分析和机器学习技术，核心目标是打造一个可扩展的预测平台，能够精确预测每台配变的未来用电需求，同时支持规划人员动态评估多种增长场景。该方案整合了多源数据，包括：
智能电表（AMI）的高频间隔数据
GIS系统和配变连接关系数据
历史配变负载模式
天气和气候数据
经济与人口指标
电动汽车渗透率预测
分布式能源（DER）发展预测
通过融合这些数据，平台从静态预测转向动态、数据驱动的规划模式。
一大亮点是多场景预测：系统可以生成低增长（Low）、基准（Base）、高增长（High）三种场景，让规划人员根据不同假设（如EV普及速度、经济形势、楼盘开发等）灵活评估未来。AI和高级分析技术还能挖掘传统方法难以发现的隐含负荷增长规律、配变利用率趋势和局部需求变化，大幅提升预测的颗粒度和准确性。整个平台基于现代云架构设计，能够高效处理海量AMI数据和运营数据。通过标准化数据管道，显著减少了以往依赖Excel手工操作的工作量。主要价值和收益包括：
精准掌握每台配变的未来负荷增长
提前数年发现局部过载风险
更好优化基础设施投资优先级
提升电动化就绪度规划能力
加快预测和场景分析速度
减少人工规划工作量
显著提高长期规划决策的信心
最重要的是，该技术能让规划人员提前几年主动识别潜在风险区域，而不是等到配变过载后再被动应对。这对于当前中国大力推进充电桩建设、新能源接入以及源网荷储协同发展的背景而言，具有很强的现实意义。在新能源大规模接入和电网现代化浪潮下，配变级AI负荷预测正在成为未来配网规划的基础能力。中国电力企业在智能配网、大数据平台和AI应用方面已具备良好积累，完全有条件将这项技术更快、更好地落地应用。它不仅能帮助我们更精准地进行投资决策、减少资源浪费，还能显著提升电网对分布式能源的承载能力和整体韧性，值得重点关注和推广。
原文链接：https://www.energycentral.com/intelligent-utility/post/ai-driven-transformer-level-load-forecasting-for-grid-modernization-and-Y9qrG7qAv3oH04v
作者：Sundeep Dakarapu
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