场景背景

能源需求预测是能源系统实现安全、高效、经济运行的核心环节。通过对未来能源消费趋势的精准预测，能源企业和管理部门能够实现科学供能与资源优化调度，保障居民和产业用能的稳定可靠。精准的能源需求预测既能提升能源体系运行效率，也是保障国家能源安全和实现“双碳”目标的重要支撑。

场景痛点

在数据层面，积累的数据噪声较大，关键因子与有效特征难以挖掘。在算法层面，既有算法在不同用户类型间预测稳定性差异明显，对工业用户较准，而对商业用户效果较差，泛化能力不足。在人力层面，传统预测方式高度依赖算法工程师进行特征工程、模型选择与训练调优，过程繁琐、周期长、维护成本高。

解决方案

基于历史能源消耗时序数据（包括用户用能记录、设备监测数据及外部环境因素等），通过用户类型聚类、特征挖掘与模型优化，实现更高精度的周期性能源需求预测。随着新增数据的积累，可自动进行模型再训练与特征更新，动态生成最优特征组合和预测模型，确保预测结果的持续高精度与稳定性。

产品效果

• 效果上：预测准确率提高
• 业务上：减少算法工程师投入，显著提升模型开发与部署效率