新闻与负荷：自然语言处理应用于日前电力系统需求预测的定量探索

在电力系统中，电力需求与天气之间的关系以及行为和社会因素（如节假日和重大事件）的重要性已得到充分确立。本研究利用成熟的自然语言处理（NLP）和需求预测技术，探索电力需求与社会事件的更细致信息之间的联系。结果表明，日前预测可通过词频、公众情绪、主题分布和词嵌入等文本特征得到改进。这些特征中包含的社会事件包括全球大流行、政治、国际冲突、交通等。我们讨论了因果效应和相关性，以对所指出的联系背后的机制提出解释。相信本研究为传统电力需求分析带来了新视角。它证实了从非结构化文本改进预测的可行性，并对社会学和经济学具有潜在影响。