随着国家节能减排、可持续发展的政策实施，采用大容量、高参数设备已成为企业产业升级的主要途径。这使得企业电力负荷骤然上升，同时也带有强烈的随机性和波动性。实际工作中，往往忽视了大用户对电网造成的影响，只对区域历史负荷数据进行预测，缺乏对大用户的单独预测，造成了地区预测精度不稳定
  用户的负荷预测相比于区域负荷预测受到的影响因素更多，变化更大，影响因素包括：气象、电价政策、客户的用电计划、期货、阿里指数及重大随机事件等一些结构化、半结构化、非结构化信息。算法模型的构建及实现技术提出了更高的要求。
  随着电力现货市场的逐步开放，市场营销、能源公司、电力用户除了中长期计划电力交易之外开始逐渐向日前交易开展，负荷预测的误差大小直接影响发供电计划的制定、电网的供需平衡以及电力市场的平稳运行。因此对负荷预测的预测准确度提出了更高的要求。
  “基于分布式并行处理技术的用户电力负荷预测模型算法技术研究”是为适应上述需求而开展的科技项目。

  （1）项目研发的软件平台主界面及应用功能架构





（2）大用户短期负荷预测整体准确率98%