TGDAI 004-2024 中压配电网规划方案智能生成技术规范

《TGDAI 004-2024中压配电网规划方案智能生成技术规范》相较于前版，在智能化水平提升和实际应用细节上有了显著改进。其中，“基于大数据分析的负荷预测模型选择”这一条文的变化尤为值得关注。

在旧版标准中，负荷预测仅限于采用传统的线性回归方法，而新版标准引入了多种现代算法，如神经网络、支持向量机等，并明确提出应根据具体区域特性选择最适合的模型。例如，在工业密集区，由于负荷波动大且规律性强，可优先考虑使用长短期记忆网络（LSTM）；而在居民区，则更适合采用基于历史数据的时间序列分析法。

以某城市新区为例，该区域近年来人口增长迅速，商业活动频繁，原有负荷预测方法难以准确反映未来变化趋势。按照新版标准的要求，首先收集过去五年的用电量数据及周边环境参数，包括温度、湿度、节假日等因素；接着利用Python编写脚本清洗并预处理数据；然后分别构建LSTM和随机森林两种模型进行训练与验证；最后通过对比均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标确定最优方案。实践证明，结合实际条件选用恰当算法能够极大提高预测精度，为后续电网规划提供可靠依据。