隨著我國電力市場的深入發展，電力需求預測在能源系統統籌發展中扮演著關鍵角色。2025年，電力現貨市場電價的波動性對電力供需資源的調節作用愈發顯著。本文通過分析電力現貨市場電價對電力需求的影響機理，並運用長短期記憶神經網絡(LSTM)深度學習方法，綜合考慮電價及天氣因素，對電力市場需求進行預測，旨在為政府和電力企業管理者提供決策參考。

  一、電力現貨市場發展對電力需求預測的影響

  《2025-2030年中國電力行業發展趨勢分析與未來投資研究報告》近年來，我國電力現貨市場取得了顯著發展，其電價波動性對電力需求的影響日益凸顯。電力現貨市場電價的高低能夠調節電力用戶的用電需求，當電力需求大於供給時，高電價激勵供給方增加發電，同時引導需求方降低用電需求;反之，當電力供給大於需求時，低電價刺激需求方增加用電需求。因此，在電力需求預測中，除了傳統的天氣因素外，還需考慮電力現貨市場價格這一新興因素。

  二、電力需求預測的LSTM模型構建

  電力市場需求分析提到本文提出的電力需求預測模型綜合考慮了電力現貨市場價格和天氣因素。模型框架體系包括數據收集、模型訓練、預測驗證和未來預測四個步驟。通過收集一定時期內的電力需求和影響因素數據，將其分為訓練集和測試集。利用LSTM模型對訓練集數據進行訓練，得到最優模型參數，並構建電力需求與影響因素之間的關係方程。通過測試集數據驗證模型預測效果，並對未來電力需求進行預測。

  LSTM模型是一種能夠解決傳統循環神經網絡在處理長序列數據時梯度問題的深度學習方法。其核心思想是通過細胞狀態和門控機制動態控制信息的保留與遺忘。LSTM模型通過遺忘門、輸入門和輸出門三個關鍵門結構，選擇性保留長期依賴關係，同時靈活處理短期輸入，廣泛應用於時間序列預測等領域。

  三、電力需求預測的實證分析

  為了驗證提出的預測模型的有效性，本文以山東省為例進行實證分析。山東省是我國首批電力現貨市場試點省份之一，其電力現貨市場具有較強的代表性。選取2023年6月1日至2024年5月31日的相關數據作為樣本，包括每日電力需求量、電力現貨市場平均電價、平均溫度、相對濕度和降雨量等。將2023年6月1日至2024年4月30日的數據作為訓練集，2024年5月1日至5月31日的數據作為測試集。

  本文考慮了三種場景進行對比分析：場景1僅考慮天氣因素，運用LSTM方法預測電力需求;場景2綜合考慮天氣和電力現貨市場價格，運用人工神經網絡(ANN)方法預測;場景3綜合考慮天氣和電力現貨市場價格，運用LSTM方法預測。結果表明，場景3的預測精度最高，其均方誤差(MSE)、平均絕對誤差(MAE)和平均絕對百分比誤差(MAPE)分別為3596.43兆瓦時、5898.56兆瓦時和1.97%，均低於其他方法。

  四、結論與啟示

  本文研究表明，綜合考慮電力現貨市場價格和天氣因素的LSTM深度學習方法能夠顯著提升電力需求預測的精度。隨著我國電力市場的快速發展，電力現貨市場電價對電力需求的影響日益顯著，因此在電力需求預測中應充分考慮這一新興因素。此外，融合多源異構數據能夠進一步提升電力需求預測的準確性。未來應加快建立電力需求預測體系，結合多種預測方法的優勢，提高電力市場環境下電力需求預測工作的效率和質量。

  綜上所述，2025年電力市場需求分析表明，電力現貨市場電價的波動性對電力需求的影響不容忽視。通過運用LSTM深度學習方法，並綜合考慮電力現貨市場價格和天氣因素，可以有效提高電力需求預測的準確性，為電力市場的穩定運行提供有力支持。