穩格科技用電量預測演算法：7天滾動預測精度達到專案要求，助力電網降低成本增效

一、專案背景與行業需求

隨著電力市場化改革深化及新能源佔比提升，電網企業面臨電量預測精度不足導致的供需失衡、排程成本增加等挑戰。傳統預測模型依賴歷史資料線性外推，難以應對氣象突變、使用者行為波動等複雜場景，尤其在工商業使用者側，用電模式多樣化加劇了預測難度。穩格科技針對這一痛點，開發了基於多源資料融合與機器學習的用電量預測演算法，實現7天滾動預測的精度要求較高的覆蓋，助力電網企業最佳化排程策略、降低運營風險。

二、技術方案與核心創新

1. 多維度資料融合架構
 演算法整合歷史用電量、氣象資料（溫度、溼度、光照）、節假日資訊、行業經濟指標等12類特徵，透過特徵工程篩選關鍵變數，構建動態權重模型。例如，針對農業使用者，增加灌溉週期、作物生長階段等農業專屬特徵；對工商業使用者，引入產能利用率、訂單資料等經濟指標，提升場景適配性。

2. 分型別精細化建模
 根據使用者型別（一般工商業、大工業、居民、農業）及代理模式（直接代理、間接代理），開發8類子模型，採用整合學習技術（XGBoost+LSTM混合模型）平衡趨勢預測與波動捕捉能力：

· 短期預測（1-3天）：以LSTM網路為主，捕捉日內用電峰谷規律；

· 中期預測（4-7天）：結合XGBoost處理氣象、經濟等外部因素，修正長期趨勢偏差。
 透過動態權重分配機制，實現模型自適應最佳化。

3. 精度要求較高的評估指標體系
 採用行業權威的MAPE（平均相對百分比誤差）、MAE（平均相對誤差）、RMSE（均方根誤差）三重指標評估模型效能，並針對不同使用者型別設定差異化閾值。例如，對居民使用者要求MAPE≤專案要求範圍內，對大工業使用者放寬至≤專案要求範圍內，有助於支援資源投入與業務價值匹配。

三、應用成效與資料驗證

1. 分使用者型別預測精度
 在8個地域的試點中，演算法實現以下突破：

· 一般工商業：累計準確率保持在專案要求範圍內，MAPE 專案要求範圍內（樣本量7），誤差較傳統模型有所降低；

· 代理大工業：累計準確率保持在專案要求範圍內，MAPE 專案要求範圍內（樣本量6），滿足電網排程對高波動使用者的容忍閾值；

· 居民使用者：累計準確率保持在專案要求範圍內，MAPE 專案要求範圍內（樣本量6），支撐峰谷電價精準實施；

· 總電量預測：累計準確率保持在專案要求範圍內，MAPE 專案要求範圍內（樣本量7），為全網平衡提供關鍵依據。

2. 7天滾動預測綜合表現
 整體平均MAPE 專案要求範圍內、MAE 3.91、RMSE 4.03，達到國際先進水平（IEEE標準：MAPE<專案要求範圍內為優秀）。例如，在某省級電網的夏季用電高峰測試中，演算法提前7天預測到工業園區用電激增，指導排程部門提前調配300MW備用容量，避免拉閘限電。

3. 業務價值量化

· 排程成本最佳化：減少因預測偏差導致的備用容量採購成本約專案要求範圍內；

· 新能源消納提升：透過精準預測光伏/風電出力與負荷匹配度，棄風棄光率有所降低；

· 使用者服務升級：為20萬工商業使用者提供用電建議，助力降低較大需量電費支出超2000萬元/年。

四、行業認可與標杆案例

穩格科技演算法已透過國家電網公司技術鑑定，入選《電力行業人工智慧應用典型案例集》，並在江蘇、浙江、廣東等8省電網公司推廣應用。例如，在浙江某地市電網的代理工商業使用者預測中，模型實現連續30天MAPE<專案要求範圍內，獲評“2025年度電力排程創新獎”，相關成果發表於《電力系統自動化》期刊。