4月24日，国网山东省电力公司调度控制中心调度计划人员依托人工智能（AI）负荷预测大模型，科学研判山东全网电力供需整体形势。年初寒潮电力保供阶段，该模型负荷预测准确率达98.9%，为电网安全稳定运行、电力资源平衡调配及精准决策提供了有力支撑。
近年来，高温、寒潮、强对流等恶劣天气频发，导致用电负荷易出现快速变化，电网安全稳定运行面临更多不确定性，对电力平衡提出更高要求，负荷预测准确性已成为保障电网安全稳定运行的关键环节。为此，国网山东电力联合外部研究机构，组建人工智能负荷预测大模型项目研究团队，探索采用“气象及语义大模型+专业小模型”技术开展负荷预测，显著提升了预测精度。
研究团队依托全球气象大模型的广域数据支撑，深度融合山东“山地丘陵为骨架、平原盆地交错分布”的地形特征，形成“全球模型基础+区域地形优化”框架，研发出“八观”山东专有气象大模型。
山东专有气象大模型的智能网格分析与高清数据融合技术可实现“1千米×1千米”场站级精准气象预报，满足新能源场站出力预测与负荷预测的气象信息需求。该模型采用优化的气象测点布局，将监测点设在人口密集、经济活跃度高的区域，更加真实地反映气象变化对用电负荷的影响。研究团队充分考虑人体感受对用电负荷的作用，建立了“气象数据—人体感知”关联模型，并创新运用“陆海同热率”“体感温度加速度”“积温效应”等指标辅助预测，细致刻画不同天气下的人体体感差异，用于人工智能负荷预测大模型训练和预测。
研究团队还应用人工智能技术搭建了“教师AI+学生AI”自学习负荷预测模型，实现负荷预测大模型的自学习。学生AI从气象数据、历史负荷数据及其他负荷影响因素中归纳重大转折天气、节假日等特殊场景典型特征，训练形成电网负荷预测模型。教师AI考评学生AI预测效果并打分反馈，调优学生AI形成的预测模型，优化模型预测效果。该模型形成“学习—解释—反思—修正”的闭环自学习机制，结合行业专家经验，精准挖掘海量历史数据中的负荷变化规律，提升极端场景下的预测准确度。
在此基础上，研究团队还构建了“可交互+可解释”透明预测新机制：通过千问语义大模型实现高效人机交互，引入可解释人工智能技术，实现对温度突变、降水分布等因素导致的预测偏差的精准溯源与定量分析，一键生成可视化分析报告，直观展示关键因素影响分布，辅助人工协同研判与联合纠偏，打造“流程公开透明、结果可信可用”的源荷预测新模式。
自2024年7月人工智能负荷预测大模型正式上线应用以来，山东全网用电负荷预测准确率显著提升。2025年迎峰度夏期间，山东电网尖峰负荷预测准确率达99.7%，有力支撑电网应对1.3亿千瓦历史最高负荷冲击。
在极端、转折天气下，人工智能负荷预测大模型表现同样突出。2025年8月8～9日，山东省大部地区由高温突转降雨天气，用电负荷较前一日大幅下降2126万千瓦，模型预测准确率仍达98.7%，较传统方式提升4.4个百分点，充分体现了负荷预测技术优势。
据悉，国网山东电力将持续优化人工智能负荷预测大模型对节假日、恶劣天气、中长期等复杂场景的预测能力，守好电网安全底线。
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