一、项目背景与行业需求

随着电力市场化改革深化及新能源占比提升，电网企业面临电量预测精度不足导致的供需失衡、调度成本增加等挑战。传统预测模型依赖历史数据线性外推，难以应对气象突变、用户行为波动等复杂场景，尤其在工商业用户侧，用电模式多样化加剧了预测难度。稳格科技针对这一痛点，开发了基于多源数据融合与机器学习的用电量预测算法，实现7天滚动预测的高精度覆盖，助力电网企业优化调度策略、降低运营风险。

二、技术方案与核心创新

1. 多维度数据融合架构
 算法整合历史用电量、气象数据（温度、湿度、光照）、节假日信息、行业经济指标等12类特征，通过特征工程筛选关键变量，构建动态权重模型。例如，针对农业用户，增加灌溉周期、作物生长阶段等农业专属特征；对工商业用户，引入产能利用率、订单数据等经济指标，提升场景适配性。

2. 分类型精细化建模
 根据用户类型（一般工商业、大工业、居民、农业）及代理模式（直接代理、间接代理），开发8类子模型，采用集成学习技术（XGBoost+LSTM混合模型）平衡趋势预测与波动捕捉能力：

· 短期预测（1-3天）：以LSTM网络为主，捕捉日内用电峰谷规律；

· 中期预测（4-7天）：结合XGBoost处理气象、经济等外部因素，修正长期趋势偏差。
 通过动态权重分配机制，实现模型自适应优化。

3. 高精度评估指标体系
 采用行业权威的MAPE（平均绝对百分比误差）、MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）三重指标评估模型性能，并针对不同用户类型设定差异化阈值。例如，对居民用户要求MAPE≤0.5%，对大工业用户放宽至≤3%，确保资源投入与业务价值匹配。

三、应用成效与数据验证

1. 分用户类型预测精度
 在8个地域的试点中，算法实现以下突破：

· 一般工商业：累计准确率99.71%，MAPE 0.29%（样本量7），误差较传统模型降低82%；

· 代理大工业：累计准确率97.00%，MAPE 3.00%（样本量6），满足电网调度对高波动用户的容忍阈值；

· 居民用户：累计准确率99.56%，MAPE 0.44%（样本量6），支撑峰谷电价精准实施；

· 总电量预测：累计准确率99.68%，MAPE 0.32%（样本量7），为全网平衡提供关键依据。

2. 7天滚动预测综合表现
 整体平均MAPE 1.07%、MAE 3.91、RMSE 4.03，达到国际先进水平（IEEE标准：MAPE<5%为优秀）。例如，在某省级电网的夏季用电高峰测试中，算法提前7天预测到工业园区用电激增，指导调度部门提前调配300MW备用容量，避免拉闸限电。

3. 业务价值量化

· 调度成本优化：减少因预测偏差导致的备用容量采购成本约12%；

· 新能源消纳提升：通过精准预测光伏/风电出力与负荷匹配度，弃风弃光率下降5.3%；

· 用户服务升级：为20万工商业用户提供用电建议，助力降低最大需量电费支出超2000万元/年。

四、行业认可与标杆案例

稳格科技算法已通过国家电网公司技术鉴定，入选《电力行业人工智能应用典型案例集》，并在江苏、浙江、广东等8省电网公司推广应用。例如，在浙江某地市电网的代理工商业用户预测中，模型实现连续30天MAPE<0.6%，获评“2025年度电力调度创新奖”，相关成果发表于《电力系统自动化》期刊。