基于人工智能的家庭电力负荷预测：挑战、方法及未来发展方向

《ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW》：AI-driven household electricity load forecasting: challenges, methods, and future directions

　　

摘要

随着智能电网、家庭可再生能源系统以及智能电表部署的持续发展，精确的家庭电力负荷预测变得越来越重要。与区域或电网负荷预测不同，家庭层面的预测面临着独特的挑战，这些挑战源于高度不规律的用电模式、数据稀缺、隐私问题以及用户行为的多样性。近年来，人工智能（AI）方法在解决这些复杂性方面展现出了强大的潜力，使得预测系统更加准确、可靠且具有适应性。本综述提供了全面而最新的研究回顾，重点关注专门针对家庭层面预测的AI技术。本研究的一个关键贡献是开发了一种以挑战为中心的分类体系，该体系根据四个关键问题领域对各种方法进行分类：方法论限制、数据相关约束、行为复杂性以及隐私和安全问题。通过将代表性的AI方法与这些核心挑战相对应，本综述为当前的研究现状提供了结构化且富有洞察力的理解。此外，它还与以往的综述进行了比较分析，指出了文献中的空白，并强调了有前景的研究方向，包括多模态学习、自适应建模、大型语言模型的集成以及隐私保护型预测技术。这项工作可以为致力于推进家庭能源系统智能且可信预测解决方案的研究人员和实践者提供宝贵的资源。