申威睿思负荷预测平台，让负荷预测真正进入能源决策

对于电网调度、电力交易以及能源管理工作，很多关键决策的起点，都建立在对用电负荷的准确预测之上。

然而，今天的负荷预测，不再是简单的数值推算。新型电力系统中，用户行为、气象条件、新能源出力和节假日效应相互叠加，用电曲线的不确定性显著增加。负荷预测一旦失准，调度计划、交易策略和资源配置都可能随之偏离，最终传导为运行风险和经营压力。

为此，申威睿思打造负荷预测平台：融合多源数据与多模型算法，分析不同用户、不同场景下的用电规律，建立差异化预测模型，提供多时间尺度预测、动态修正与偏差分析能力，让预测结果持续贴近实际变化。

 *最终产品界面以实际为准

用电变化，难以依靠单一负荷数据解释。同样是夏季工作日，高温天气下的用电需求与普通天气完全不同；同样是周一，居民区、工业园区和商业区域的负荷规律也不相同。不论是气象条件、节假日调休、新能源出力波动，还是行业生产、社会经济指标等诸多条件，都会左右负荷曲线的走向。

因此做好负荷预测，不能上来就套用模型算法，要先把各类影响用电变化的数据充分接入、梳理到位。

申威睿思负荷预测平台可全面接入负荷数据、气象信息、日历周期、新能源数据等，同时兼容行业生产、经济统计等辅助数据，将各类影响用电的关键因素纳入分析视野，从容应对负荷日趋复杂带来的研判挑战。

当然，数据接进来，不代表模型就能自动理解。不同负荷都有自己的“个性”，有的负荷周期性明显，需要识别趋势和季节规律；有的负荷受天气影响明显，需要捕捉多个因素之间的关系；还有一些复杂场景，仅靠传统模型很难充分刻画。

负荷预测平台从时间规律、气象关联、历史趋势、用户差异、场景特征等维度出发，拆解用电变化。识别工作日、节假日、季节更替的周期影响，量化温度、降水和用电需求的相关关系，区分工业、商业、居民不同群体的用能习惯，捕捉极端天气、生产调整、新能源扰动带来的特殊场景变化，挖掘隐藏在曲线之下的驱动因素。

负荷没有统一规律，预测也不只有一种方法，平台摒弃一套模型通吃全部业务的思路，采用多模型协同架构。根据用户类型、场景、预测周期，灵活组合多类模型，让不同预测模型“各司其职”，为各类场景输出相匹配的预测结果。

但由于用电环境始终处在动态变化之中：产业调整、极端天气、新增新能源装机，都会造成模型效果衰减。因此，平台会持续对比预测与实际结果，结合预测偏差和模型表现动态修正，让预测结果随着实际数据不断更新，根据新增的实测数据持续迭代优化模型，适配不断变化的用电行为与外部环境。

同时，预测结果可以通过实际值、预测值、预测区间、预测偏差、异常波动等信息进行可视化，让用户更直观看见预测与现实之间的变化。这样一来，预测不只是一个数字，而是一条持续贴近真实负荷变化的动态信息。

精准的模型计算只是基础，如何把预测能力转化为业务决策抓手，才是核心价值所在。平台将预测结果进一步转化为可理解、可跟踪、可执行的信息：

目前，平台已实现全周期时间尺度覆盖，并提供适配不同类型能源主体的场景化解决方案。

在算电协同加速落地的背景下，申威睿思以负荷预测平台为算电协同的感知与预测底座，并构建起“多源数据—多模型融合—闭环迭代—业务化输出”的完整负荷预测体系。依托对用电需求的精准预测，为能源配置优化提供依据；基于对电力态势的持续研判，为算力业务运行提供支撑。

以此为基础，申威睿思持续深化“预测到决策”的贯通能力、“能源与算力”的协同能力，以电强算，以算促电，促进电力资源与算力需求在时间、空间和功率维度上高效匹配，实现算力与电力的双向赋能。