日前，国网浙江省电力有限公司人工智能预测中心投入应用。该中心集模型建模与预测服务等功能于一体，依托智能化算法和无代码建模技术，能够开展高精度且场景丰富的省级电量负荷预测和新能源出力预测，助力该公司精准高效开展生产调度。

据了解，新能源的波动性、间歇性和不稳定性特点给电力系统的安全运行和科学调度带来挑战。传统的电力预测方式在面对电力负荷周期性变化、天气因素及节假日客户行为等多重变量时，存在预测精度不足、灵活性受限等问题。为此，国网浙江电力在拥有700TFLOPS（每秒峰值速度）的高性能服务器上部署人工智能预测中心，依托历史电量负荷和气象数据等大数据，应用深度学习和无代码建模技术，提升相关数据预测能力。

在模型建模方面，人工智能预测中心打造模型“中央厨房”，内置12种模型算法，可个性化生成调度、营销等多个专业领域的专用模型。在预测服务方面，该中心动态整合电网、社会、经济等维度数据，提升在电力负荷周期性变化、天气因素等多重变量影响下的全社会用电量预测能力。

以月度全社会口径电量负荷预测为例，人工智能预测中心可根据气象数据、节假日信息和历史用电记录等大数据资源，动态调整预测模型，提高中长期电力负荷预测准确率。

目前，人工智能预测中心已在电量、负荷、能耗及新能源出力预测等电力调度业务场景中应用，并能根据业务需要不断拓宽应用场景。