随着全球能源结构的持续转型和智能电网建设的不断推进，电力系统的运行复杂度显著提升，对电力负荷预测与调度优化提出了更高要求。传统的负荷预测方法主要依赖于统计模型和经验规则，难以应对高比例可再生能源接入、用户侧需求多样化以及极端天气事件频发带来的不确定性。在此背景下，人工智能（AI）技术凭借其强大的非线性建模能力、自学习特性与数据驱动优势，正在深刻改变电力系统负荷预测与调度优化的技术范式。

在负荷预测方面，AI技术已展现出显著优于传统方法的性能。基于深度学习的模型，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和Transformer架构，能够有效捕捉电力负荷的时间序列特征，包括日周期、周周期、季节性波动以及突发事件的影响。例如，LSTM通过其记忆单元机制，可以长期保留历史负荷信息，从而更准确地预测未来负荷变化趋势。此外，卷积神经网络（CNN）可与RNN结合，用于提取空间负荷分布特征，在区域级负荷预测中表现优异。近年来，图神经网络（GNN）也被引入到多节点负荷预测中，利用电网拓扑结构建模节点间的相互影响，进一步提升了预测精度。

除了模型结构的创新，AI在数据融合方面也发挥了关键作用。现代电力系统拥有海量多源数据，包括气象信息、电价信号、用户用电行为、社交媒体数据等。AI技术可通过多模态学习框架，将这些异构数据统一建模，增强预测模型的鲁棒性和泛化能力。例如，通过融合卫星气象数据与地面观测信息，AI模型可在极端天气来临前提前预警负荷突变，为电网调度提供前瞻性支持。

在调度优化方面，AI正逐步从辅助决策工具向核心控制引擎演进。传统电力调度依赖于确定性数学规划方法，如线性规划、混合整数规划等，但在面对大规模变量、非线性约束和实时动态变化时计算效率较低。强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种无需精确模型的自主决策方法，已在电力系统经济调度、储能充放电控制、微网能量管理等领域取得突破性进展。例如，基于深度Q网络（DQN）或多智能体强化学习（MARL）的调度系统，能够在不确定环境下不断试错并优化策略，实现发电成本最小化与电网稳定性兼顾。

此外，AI还推动了“预测—优化”一体化框架的发展。传统流程中，负荷预测与调度优化通常作为两个独立环节进行，容易造成误差累积。而通过端到端的AI建模，可将预测结果直接嵌入优化目标函数中，形成闭环反馈机制。例如，使用可微分优化层（Differentiable Optimization Layer）的神经网络，能够联合训练预测与调度模块，使模型在学习负荷规律的同时，自动调整调度策略以适应未来负荷变化，显著提升整体系统效率。

展望未来，AI在电力负荷预测与调度优化中的应用将朝着更智能、更协同、更可信的方向发展。一方面，大模型技术的兴起为构建“电力领域通用模型”提供了可能。通过在海量历史运行数据上预训练，再针对特定场景微调，这类模型有望实现跨区域、跨时间尺度的负荷预测与调度知识迁移，降低模型部署成本。另一方面，联邦学习与边缘计算的结合，将在保障数据隐私的前提下，实现分布式负荷预测与本地化调度优化，特别适用于包含大量分布式能源资源（DERs）的新型配电网。

然而，AI在电力系统中的广泛应用仍面临挑战。首先是模型的可解释性问题，黑箱模型在关键基础设施中的决策缺乏透明度，可能影响调度人员的信任。因此，发展可解释AI（XAI）技术，如注意力机制可视化、SHAP值分析等，将成为未来研究重点。其次是模型的鲁棒性与安全性，需防范对抗样本攻击或数据异常导致的误判风险。最后，AI系统的实时性要求极高，如何在有限计算资源下实现高效推理，仍需软硬件协同优化。

综上所述，AI技术正在重塑电力负荷预测与调度优化的技术体系，不仅提升了预测精度与响应速度，更为构建安全、高效、低碳的新型电力系统提供了核心技术支撑。未来，随着算法持续演进、算力不断提升与电力数据生态日益完善，AI将在构建以新能源为主体的新型电力系统中发挥更加关键的作用，助力实现“双碳”目标与能源可持续发展。