基于精细化气象大数据的人工智能 短期负荷预测技术及其应用系统
2025-06-05 15:57:47
行业：大数据、人工智能
载体：网站
技术：Python、React、MySQL、Redis
业务和功能介绍
1.1 调度负荷预测：多因素动态响应滞后
传统负荷预测模型对节假⽇、极端天⽓等突发因素响应滞后，且难以量化天⽓累积效应（如连续⾼温
导致空调负荷逐⽇攀升）和 政策调整（如分时电价引发⽤⼾⾏为迁移）的耦合影响，调度负荷预测精
度偏低。
1.2 ⺟线负荷预测：分布式电源与负荷耦合复杂
当前电⽹中光伏装机占⽐超40%的⺟线，其净负荷呈现“发电-⽤电”双向波动特性，单⽇波动幅度达
±30%，导致⺟线负荷预测误差偏⾼。
1.3 异常数据修复：诊断及修复效率低下
因设备故障、通信⼲扰、⼈为操作错误、环境突变，调度电⼒电量相关数据存在异常，传统异常数据
处理⽅法存在检测滞后、修复粗糙、⼈⼯依赖度⾼等缺陷。
1、数据仓库：
a)相关因素指标管理
b)数据管理(相关因素数据关联)
2、预测指标管理
a)预测指标管理
• 添加指标
• 删除指标
• 查询指标数据
• 修改预测指标
3、人工智能负荷预测
a) 智能预测
• 负荷指标选择
• 预测时间选择
• 预测算法选择
b) 全景回测
• 负荷指标选择
• 预测时间选择
• 预测算法选择
c) 数据显示
• 预测精度
• 实际值
• 预测值
4、自适应改进
传统负荷预测模型对节假⽇、极端天⽓等突发因素响应滞后，且难以量化天⽓累积效应（如连续⾼温
导致空调负荷逐⽇攀升）和 政策调整（如分时电价引发⽤⼾⾏为迁移）的耦合影响，调度负荷预测精
度偏低。
1.2 ⺟线负荷预测：分布式电源与负荷耦合复杂
当前电⽹中光伏装机占⽐超40%的⺟线，其净负荷呈现“发电-⽤电”双向波动特性，单⽇波动幅度达
±30%，导致⺟线负荷预测误差偏⾼。
1.3 异常数据修复：诊断及修复效率低下
因设备故障、通信⼲扰、⼈为操作错误、环境突变，调度电⼒电量相关数据存在异常，传统异常数据
处理⽅法存在检测滞后、修复粗糙、⼈⼯依赖度⾼等缺陷。
1、数据仓库：
a)相关因素指标管理
b)数据管理(相关因素数据关联)
2、预测指标管理
a)预测指标管理
• 添加指标
• 删除指标
• 查询指标数据
• 修改预测指标
3、人工智能负荷预测
a) 智能预测
• 负荷指标选择
• 预测时间选择
• 预测算法选择
b) 全景回测
• 负荷指标选择
• 预测时间选择
• 预测算法选择
c) 数据显示
• 预测精度
• 实际值
• 预测值
4、自适应改进
项目实现
1）智能算法库
采⽤的智能算法模型库具备以下优势：
• 更强：⾃主研发当前世界领先的电⼒数据预测专⽤模型
• 更多：提供40种以上融合传统与智能⽅法的数据预测算法包
• 更优：⽀持最优预测策略，实现多⽅法预测结果的最优综合
• 更准确：基于全时域历史数据真实数据训练
• 更灵活：基于AI⾃进化技术，灵活辨识⽤电规律拐点，持续优化预测模型
2）AI⾃进化技术
⾃研⾯向⾼维复杂场景的优化引擎，有效解决传统优化⽅法在计算成本⾼与⾼维场景收敛效率低的问
题，实现AI预测模型参数动态优化与⾃主进化。
3.3 考虑负荷特性的异常数据辨识与修复技术
提出考虑负荷特性的两阶段异常数据辨识与修复技术，基于特征提取进⾏精细辨识与修复。
3.4 技术优势总结
AI⾃进化技术通过 精准建模、动态优化、物理-数据双驱动 实现多维突破：
1. 效率跃迁：参数优化耗时从⼈⼯3⼩时→AI 0.3⼩时，动态响应能⼒提升10倍，异常修复效率提升45
倍；
2. 精度突破：极端天⽓场景预测误差降低40%，整体预测精度98%，稳定性⼤幅提升；
3. 泛化增强：跨区域迁移误差稳定≤5%，⼩样本训练周期压缩90%。
核⼼价值：为新型电⼒系统构建“感知-学习-决策”全链条智能底座，⽀撑“双碳”⽬标与能源互联⽹
战略落地。
采⽤的智能算法模型库具备以下优势：
• 更强：⾃主研发当前世界领先的电⼒数据预测专⽤模型
• 更多：提供40种以上融合传统与智能⽅法的数据预测算法包
• 更优：⽀持最优预测策略，实现多⽅法预测结果的最优综合
• 更准确：基于全时域历史数据真实数据训练
• 更灵活：基于AI⾃进化技术，灵活辨识⽤电规律拐点，持续优化预测模型
2）AI⾃进化技术
⾃研⾯向⾼维复杂场景的优化引擎，有效解决传统优化⽅法在计算成本⾼与⾼维场景收敛效率低的问
题，实现AI预测模型参数动态优化与⾃主进化。
3.3 考虑负荷特性的异常数据辨识与修复技术
提出考虑负荷特性的两阶段异常数据辨识与修复技术，基于特征提取进⾏精细辨识与修复。
3.4 技术优势总结
AI⾃进化技术通过 精准建模、动态优化、物理-数据双驱动 实现多维突破：
1. 效率跃迁：参数优化耗时从⼈⼯3⼩时→AI 0.3⼩时，动态响应能⼒提升10倍，异常修复效率提升45
倍；
2. 精度突破：极端天⽓场景预测误差降低40%，整体预测精度98%，稳定性⼤幅提升；
3. 泛化增强：跨区域迁移误差稳定≤5%，⼩样本训练周期压缩90%。
核⼼价值：为新型电⼒系统构建“感知-学习-决策”全链条智能底座，⽀撑“双碳”⽬标与能源互联⽹
战略落地。
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立项背景：
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项目目标：
构建一个高性能、可扩展的企业级物联网平台，支持海量设备接入、实时数据处理、智能告警分析，为企业提供一站式设备管理和监控解决方案，实现设备全生命周期管理和智能化运维。
2. 软件功能、核心功能模块介绍
核心技术栈：
- 后端：Go + Gin框架 + GORM + PostgreSQL/TimescaleDB
- 架构：微服务 + 事件驱动 + 分层架构
- 消息：NSQ消息队列 + 多级缓存
- 规模：314个Go文件，74,440行代码
核心功能模块：
设备管理模块： 支持设备注册、配置、状态监控、固件升级，提供设备全生命周期管理，支持MQTT、DTU/TCP、Modbus等多种协议接入。
数据采集与处理： 实时数据接收存储、批量数据处理、事件驱动架构，支持流式数据处理和复杂事件处理链。
智能告警系统： 流式告警规则引擎、实时数据触发告警、多渠道通知（邮件/短信/微信）、告警自动恢复机制、静默期管理。
权限管理（RBAC）： 基于角色的访问控制、用户管理、菜单权限、数据级权限控制、多租户架构支持。
任务调度： 异步任务处理、任务执行监控、定时任务管理、任务报告生成。
多租户架构： 租户隔离、套餐管理、项目级权限控制、数据安全隔离。
3. 业务流程、功能路径描述
设备接入流程：
设备注册 → 设备类型配置 → 协议适配 → 数据上报 → 状态管理
支持直连设备、网关设备、子设备等多种接入方式，提供设备在线/离线状态实时监控。
数据处理流程：
数据上报 → 协议解析 → 数据存储 → 事件触发 → 告警检测 → 通知发送
采用事件处理器链模式，包含时间戳处理、事件验证、自动恢复、状态处理、告警处理等环节。
告警触发流程：
规则配置 → 流式检测 → 告警生成 → 通知发送 → 告警处理 → 恢复检测
告警状态流转：活跃(1) → 已确认(2) → 已解决(3) → 已关闭(4)，支持静默期管理和自动恢复。
用户操作路径：
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