夜雨聆风
导语
2026年"五一"假期，全国国内出游人次达3.14亿，同比增长6.4%。在国家提振经济、扩大内需的政策导向下，文旅消费持续升温，旅游景区的供电保障压力也随之攀升。
对旅游景区而言，供电保障不仅关系游客体验与商户经营，更直接影响公共安全与区域形象。景区用电呈现显著的差异化特征：客流受节假日、周末、天气及大型活动影响强烈，常出现"平日低基数、旺季数倍增长"的波动；负荷高度随客流变化，涵盖住宿空调、餐饮烹饪、游乐设施动力、公共照明等多场景，并叠加电动汽车充电"潮汐式"需求，形成"平稳基数+突发峰值"的典型形态。
这种特性容易引发分钟级负荷爬坡或骤变，进而造成配变过载、线路跳闸、电压波动等供电质量问题。一旦发生短时停电或电能质量异常，往往引发游客集中投诉、商户损失甚至安全风险。实践表明，在旅游旺季及春节等假期，部分热门景区高峰负荷较平日可提升3—5倍，负荷曲线短时尖峰明显、峰谷差扩大且不确定性增强（见图1）。
传统依赖经验的"一刀切"保电模式与粗粒度研判已难以适配，亟需面向台区的精细化策略（"一台区一方案"）、资源前置以及跨环节协同处置能力。
图1 某景区节假日日负荷曲线
围绕"打通预测—预警—调度—执行全链路，实现主动保供"，本文结合旅游核心区台区高负载预测与监测处置实践，提出以AI负荷预测为牵引、联动分钟级故障感知与空间化资源调度的智慧保供体系，阐明在空间定位能力支撑下，三大模块如何形成协同机制，为旅游区构建"可靠、高效、主动"的电力保障闭环提供参考。
旅游景区保供电的三大核心矛盾
（一）事前：负荷预测精准度有待提升，保电前置决策支撑不足
景区负荷"平稳基数+突发峰值"特征明显，但传统预测多以历史负荷拟合为主，未能有效融合人流、气象、活动等变量，难以量化"游客量—用电需求"的关联，节假日和活动期间误差偏高。预测不准导致风险台区清单不清晰，难以支撑"一台区一方案"、资源前置与负荷调控预案等主动防御，往往只能被动应对。
（二）事中：隐患识别精准度不足，资源调度响应效率有待提高
分钟级负荷骤变对监测频率、告警识别与定位能力提出了更高要求。传统人工巡检或低频监测难以及时捕捉瞬时突变，风险定位大多停留在台区层面，缺乏对台区内分支线路、关键设备节点的细颗粒度识别与空间定位能力。与此同时，资源侧往往缺少空间化台账与动态可用性管理，预警等级与资源配置联动机制不完善，造成"风险已知但资源不匹配、调度慢、到场慢"，影响处置时效与保供效果。
（三）事后：监测复盘机制不完善，保供体系迭代优化能力不足
故障处置完成后，传统流程中常缺乏对处置进度、处置质量及设备运行状态的持续追踪，部分隐患可能反弹；同时缺少全流程数据汇聚与分析，难以准确追溯延误原因，也无法针对性优化预测模型、保供方案与资源部署策略，导致同类问题重复出现，影响保供体系持续提升。
总体设计思路
针对旅游区保供电的核心矛盾，本次设计以"整体系统协同闭环"为核心主线，依托空间定位能力贯穿全流程，构建三大模块环环相扣的智慧保供体系：一是通过"场景化智能预测"输出精准的风险台区清单，缩小保供范围、规划前置方案；二是借助"分钟级故障感知与定位网络"，从硬件部署、实时监测双维度捕捉风险，结合等级划分触发精准响应；三是通过"空间化资源调度与执行体系"承接预警信息，智能匹配运维资源并推进高效处置。三者依托空间定位实现数据同步、指令联动，彻底破解传统模式协同缺失的问题。
图2 总体设计思路
核心设计举措
（一）事前核心：旅游景区精准负荷预测模型构建
风险台区清单是协同闭环的起点，为感知网络聚焦重点与资源调度前置规划提供依据。预测精度的提升从"数据优化""模型逻辑优化"两方面推进。
1、数据维度优化
针对传统模型特征单一、抗干扰能力弱的缺陷，从"范围拓展""质量保障"双维度进行系统优化，确保输入特征完整映射旅游场景规律。
（1）范围拓展：融合全场景驱动因素。引入内部运营数据（近2年分钟级时序负荷、业扩增容工单等）支撑基线分析与周期特征分析；纳入外部场景数据（票务人流、客栈预订、气象、法定假期/活动信息）捕捉短期高峰与突发波动，刻画出"长期趋势—短期波动—突发干扰"的负荷规律。
（2）质量保障：提升鲁棒性。建立旅游场景数据处理机制：阈值筛选+连续性校验剔除异常；时序插值+相似日填充保障连续；输出端结合残差分析反向校准，提升节假日与活动时段权重合理性，减少峰值误差累积。
2、模型逻辑设计优化
针对传统模型"单一拟合、适配性差"的问题，采用"分解+外生变量"思路提升解释性与泛化能力：
（1）影响因素提取：对原始负荷进行时序分解，拆分为趋势项、季节周期项、节假日/活动特征项与噪声项，并量化气温、人流等外部变量与负荷的关联。
（2）模块化建模：将长期非线性增长、日/周周期波动、节假日/活动突变、外部变量影响以及异常误差修正分别建模，形成分工明确的协同结构。
（3）模型构建与输出机制：采用Prophet框架叠加外部变量回归，基于近2年历史数据训练，输出未来7日15分钟粒度预测结果；同时形成包含台区空间位置、预计超载时段、峰值及风险等级的"风险台区清单"，为后续感知网络布点与资源前置提供标准化输入。
图3 特征提取-模块分工-模型构建与输出
（二）事中核心：分钟级故障感知与定位网络
承接事前预测的"风险台区清单"，聚焦重点区域开展精准监测，从硬件部署、实时监测双维度实现风险捕捉与定位，再通过风险等级划分触发后续资源调度，是协同闭环的核心枢纽。
1、感知终端部署，硬件层面的精准监测基础
基于风险台区清单，在重点台区的分支线路、关键设备节点部署智能监测终端，支持OPC UA、MQTT等多协议接入，采集电流、电压、设备温度、线路环境等数据。所有终端绑定GIS空间信息，实现"采集即标注"，为后续定位与调度提供可信的数据底座。
图4 智能监测终端部署
图5 实时采集，精准感知
2、告警精准识别，软件层面的实时风险研判
构建"离线校准—实时监测"双轨体系：
（1）离线数据处理：依托数据工厂汇总历史数据，生成线路级、场景化统计指标，通过Python训练模型校准正常运行阈值、生成故障特征模板，奠定判断基准。
（2）实时数据处理：引入Flink流式计算引擎低延迟处理监测数据，完成清洗、标准化与拓扑关联，快速识别异常（如负荷骤降超30%、负载率超80%等）；结合空间定位锁定故障段及经纬度，对风险台区优先聚焦、提升效率，结果同步入库。
图6 "离线校准—实时监测"双轨体系
3、预警等级划分与定向推送
基于风险程度划分三级预警并定向推送，形成可执行的响应依据：
（三）事前-事中-事后核心：协同处置体系
以空间定位能力为纽带贯穿全流程，形成可复制的协同处置链路：事前以预测清单与资源现状为基础，形成方案与前置部署；事中以告警为触发，快速匹配资源并推动执行；事后以数据复盘驱动模型、方案与资源策略迭代。
图7 事前-事中-事后协同处置体系
1、事前核心：基于风险清单制定精准保供方案
风险台区清单输出后联动空间化资源台账，完成方案编制工作：一是风险分级，依据预测峰值、容量裕度与历史故障情况形成高/中/低风险台区；二是资源前置，按风险等级与空间位置提前部署应急发电车、抢修队、备品备件与巡检路线；三是制定负荷调控预案，梳理高耗能设备清单，制定错峰用电与活动期间保障细则；四是应急演练安排，对高风险台区开展专项演练验证流程。方案与GIS地图绑定，确保后续调度"找得到、调得动"。
图8 基于风险清单制定精准保供方案
2、事中核心：聚焦实时预警的资源精准匹配调度
以"快响应、准调度"为目标，实现三步联动：一是告警触发后自动关联对应台区方案与前置资源信息；二是若前置资源不足，基于GIS空间定位并结合实时路况，按"就近优先、能力匹配、负载适配"原则补充匹配；三是生成标准化工单定向推送，责任人按GIS导航到场，处置进度与关键指标实时回传，管理端可视化追踪。
图9 聚焦实时预警的资源精准匹配调度
3、事后核心：全维度动态监测与闭环管控
围绕"处置校验—异常追溯—体系迭代"三项能力：一是处置过程与结果校验，自动对处置后负荷、设备参数、电压等关键指标进行比对，异常触发二次预警；二是时限管控与原因记录，对超时工单升级提醒，并沉淀超时原因；三是自动汇总全流程数据形成复盘报告，评估预测偏差、方案有效性与调度精准度，反向优化模型参数、阈值策略与资源布点，使下一次旺季保障"越跑越准"。
结语
2025年，该智慧保供体系在多个旅游区落地并取得明显成效。以某景区为例：通过提前一周的高频预测与风险清单输出，完成应急资源前置与重点设备维护，旺季期间未发生因过载导致的停电事故；基于实时告警与空间化调度，多次组织错峰与负荷转移，显著降低台区过负荷跳闸风险；游客投诉量下降、表扬量上升，商户对供电稳定性的满意度提升，实现从"被动抢修"到"主动防御"、从"经验指挥"到"数据决策"的转变。
智慧电力的价值不在于技术本身，而在于让旅游区的每一个环节都能稳定运行——从破解用电痛点到支撑全场景服务，电力成为旅游体验的隐性保障。未来，随着智慧电网技术的持续落地，这种保障将更精准、更可靠，让我们拭目以待。
作者：鹿浩
审核：章胜
朗新科技集团
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