来源：中国储能网2023-05-06

该委员会表示，2026年和2027年的额外采购是为了应对气候变化的影响，以及加州能源委员会更新的负荷预测。该预测表明，自从2021年以来，加州的电力需求正在持续增加。

来源：宁夏发改委2023-05-06

（2）资源预测功能，基于可调节资源的历史运行数据、资源性质等，进行出力与负荷预测。（3）资源管理功能，制定资源调用策略，并基于市场出清结果或调度系统指令进行分解与下发。

来源：宁夏回族自治区发展改革委2023-05-05

（2）资源预测功能，基于可调节资源的历史运行数据、资源性质等，进行出力与负荷预测。（3）资源管理功能，制定资源调用策略，并基于市场出清结果或调度系统指令进行分解与下发。

来源：中国电力2023-05-05

多元负荷预测的数据需求及融合方法如表10所示。...常用方法为插值法，未来有望更多与人工智能技术相结合，通过大数据分析提取负荷特征，从而进行负荷预测与数据填补。

来源：云南省能源局2023-05-05

邀约型响应实施流程 缺口评估 调度中心于执行日（d 日）前两天（d-2 日）14:00前根据 全省统调负荷预测、西电东送初步计划等相关信息，测算响应日（d 日）初步电力缺口，云南电网综合研判是否发起需求响应

来源：国网四川省电力公司会理市供电分公司2023-05-05

为确保“五一”期间辖区内用电无忧，国网会理市供电公司提前部署保电工作，详细制定了“五一”保供电方案，将保电工作任务层层细化分解，切实落实到人，认真做好负荷预测工作，合理安排电网运行方式，及时掌握客户用电需求

来源：北极星电力网2023-05-04

华北电力大学教授袁家海表示，现在负荷更多由三产和居民用电驱动以后，负荷尖峰化、随机化愈发严重，负荷预测越来越难。

来源：广东电网2023-04-27

2023-2025年各地市新能源可接入容量预测分析(2023 年第一季度)为推动我省新能源健康有序、高质量发展，引导企业理性投资、合理布局新能源项目，广东电网公司统筹考虑全省新能源已批在建项目、 电力负荷预测

来源：四川中电启明星信息技术有限公司2023-04-27

2、采用大数据预测建模新模式“现在大数据预测模型能通过可视化方式直接拖拽构建，负荷预测、新能源出力预测等分析工作的开展也更轻松了”，大数据应用预测模型及技术研究项目的负责人陈亚民如是说到。

来源：售电星星2023-04-24

，并基于最新的电网运行状态与超短期负荷预测信息，对发电机组的实时发电计划进行调整。...、外购电计划等边界条件，编制下达运行日的日前发电调度计划，并基于最新的电网运行状态与超短期负荷预测信息，对发电机组的实时发电计划进行调整。

来源：国网数科2023-04-24

“在源网荷储协同服务方面，人工智能构建的算法模型将重点解决分布式资源的整合难题，实现电网及用户数据价值提升；在分布式光伏功率预测方面，通过降低成本助力分布式光伏功率预测技术快速普及；在负荷预测方面，为市场主体合理制定用电计划

来源：市场监管总局2023-04-23

负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。...负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。

来源：北极星电力网2023-04-23

负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。

来源：国家标准委2023-04-23

负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。

来源：​北极星碳管家网2023-04-23

负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。

来源：北极星环保网2023-04-23

负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。

来源：市场监管总局2023-04-21

负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。...负荷侧领域重点制修订电力市场负荷预测，需求侧管理，虚拟电厂建设、评估、接入等标准。

来源：能源新媒2023-04-18

部分研究认为，煤电的峰值为14亿，但该研究的边界条件较宽泛，如电力负荷总备用率取值为20%，高于国能发电力〔2020〕12号电力系统备用率的取值范围12%～15%（仅海南省为20%），负荷预测也较高（如

来源：电联新媒2023-04-17

调度机构会将市场化用户申报曲线和新能源场站申报量替换，采用调度自己的负荷预测曲线和新能源整体预测进行scuc和sced计算，得到运行日可靠性机组组合和机组出力计划曲线，以此为依据编制日前调度计划，电厂收到的日前调度计划也来源于此

来源：中国能源报2023-04-14

储能产品方面，未来储能系统将走向智能化，要和电网、负荷、光伏电站、风场、风机预测特征整体结合起来，通过智能化管理，实现对新能源的负荷预测、实时协调控制和充放电管理，切实提升储能项目经济收益。