“万家灯火”的璀璨图景通过内部简报和有限的影像资料传开后，在全国范围内激起了对稳定电力更强烈的渴望。各地申请接入聚变电网或建设类似能源体系的报告雪片般飞来。然而，随着用电负荷的急剧增长，以及更多大型工业项目的并网运行，一个潜在的问题开始浮现——现有的电网调度主要依赖人工经验和对历史数据的粗略估算，缺乏对负荷变化的精准预测和快速响应能力。一旦出现预料之外的用电高峰或大型设备同时启停，极易引发局部过载，甚至导致连锁跳闸的风险。
张彬在第七研究所的办公室里，审阅着电力部门送来的近期电网运行分析报告，报告中用红笔标注了几次因负荷突变导致的电压波动和险些越限的线路。他目光沉静，脑海中浮现出签到获得的【城市智能电网负荷优化算法（初级）】的核心原理。这套算法超前于时代，但其基本思想——通过分析历史负荷数据、气条件、社会活动规律等多维度信息，对未来特定时间段的用电需求进行预测，并据此优化发电出力和网络调度——在当前的技术条件下，经过适当简化和适配，完全具备实现的可能。
他没有选择直接给出完整的系统设计，而是决定搭建一个框架，引导国内的科研力量自主完成这项有意义的攻关。他召集羚力研究院的院长、几名资深电网调度员和算法工程师，举行了一次范围的技术研讨会。
“电力供应不仅要‘发得出’，更要‘送得稳’，‘配得巧’。”张彬开门见山，指向挂在墙上的区域电网结构图，“我们必须改变被动应对负荷变化的模式，转向主动预测和智能调度。”
他走到黑板前，开始勾勒初级电网负荷预测与调度系统的概念蓝图。
“核心是一个基于计算机的负荷预测模型。”他写下几个关键要素，“输入数据至少包括：过去数周、乃至数月的分时历史负荷曲线；未来24-72时的精确气象预报（温度、湿度、光照对民用和农业负荷影响显着）；已知的大型工业用户生产计划及设备启停时间；以及节假日等特殊社会活动信息。”
电力研究院院长眼睛一亮：“张工，您的意思是，让计算机来学习用电规律，预测未来需求？”
“没错。”张彬点头，“算法的基础是多元线性回归和趋势外推，我可以提供核心的数学框架和优化目标函数。”他详细解释了如何将不同影响因素量化为模型输入，如何建立它们与负荷之间的关联权重，以及如何利用迭代计算不断修正预测误差。“这套算法的目标，是提前数时到一，相对准确地预测出电网总负荷曲线和关键节点的负荷分布。”
接着，他谈到流度部分：“预测结果生成后，需要与电网实时运行数据结合，形成调度指令。这里需要一套简单的规则引擎——当预测负荷接近某条线路容量上限时，系统应提前告警，并给出调度建议，如启用备用机组、调整变压器分接头、或在极端情况下，与重要用户协商错峰用电。”
他提供了系统架构的原理图，明确了数据采集、通信、计算和指令下发各模块的功能划分和接口要求。
“具体的预测模型参数训练、程序编写调试，以及所需的数据采集设备研制，”张彬看向电力研究院院长和算法工程师，“就交给你们电力研究院和‘河图’计算机所的同志共同负责。‘河图’的算力足以支撑初期的模型训练和实时预测。”
任务明确后，项目组立刻高效运转起来。电网调度员们整理提供了海量的历史运行数据；气象数据提供员每准时将最新的预报信息送达；数据录入员们开始将这些纸质资料转化为计算机可读的格式；变电站值班员则配合安装新的数据采集终端，实时上传电压、电流和功率信息。
算法工程师们在张彬提供的数学框架上，开始了艰苦的编程和模型训练工作。他们利用“河图”计算机的强大算力，反复调整参数，让模型学习用电规律与各种因素之间复杂的关系。
经过数周的努力，第一版区域电网负荷预测与调度系统初步搭建完成，进入了试运行阶段。系统界面还很简陋，但已经能够显示出未来24时的预测负荷曲线，并与实时负荷进行对比。
试运行第三下午，系统界面突然弹出一个黄色预警框，同时发出低沉的蜂鸣声。当值的电网调度员立刻查看，发现系统预测在次日早峰时段，由于几家大型金属加工厂计划同时启动新的电解槽，叠加民用负荷上升，将导致连接工业区的一条主干线路负荷率超过95%，存在过载风险。
调度员不敢怠慢，立即按照系统建议的方案，一方面联系那几家工厂，协商将部分电解槽启动时间错后一时；另一方面，提前通知备用调峰电厂做好准备。次日早峰，实际负荷曲线果然如预测般迅猛攀升，但由于提前采取了措施，主干线路负荷率稳稳控制在88%的安全范围内，成功避免了一次可能导致大面积停电的风险。
消息传回，项目组一片欢腾。这次成功的预警，不仅证明了系统概念的正确性和算法的有效性，更让所有参与其中的人员看到了智能化技术对保障国计民生的巨大价值。
张彬收到报告后，只是微微颔首。他知道，这仅仅是电网智能化的第一步，未来的道路还很长，但一个好的开端，已然呈现。
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