穩格科技AI用電預測模型：助力電業局精準排程，降低電網投資成本

穩格科技突破行業瓶頸：AI驅動的用電量預測模型助力電業局實現精準決策

在能源數字化轉型浪潮中，用電量預測的精準度直接影響電網排程、新能源消納及使用者側管理效率。傳統模型因資料維度單一、演算法適應性弱等問題，難以應對複雜多變的用電場景。近日，穩格科技憑藉其自主研發的“多模態動態預測系統（MDPS）”，成功為某省級電業局構建了精度要求較高的、強適應性的用電量預測模型，標誌著電力行業預測技術邁入智慧化新階段。

一、技術突破：三大創新重構預測正規化

1、行業用電特性深度解構

穩格科技摒棄傳統“一刀切”的分類方式，基於歷史資料構建了峰谷特性、月/年電量時序、關聯產業波動的四維指標體系。例如，透過分析製造業用電的“訂單-生產-交付”週期，將相似生產節奏的企業歸為同一預測單元，使分類數量有所降低的同時，預測誤差率保持在專案要求範圍內。

2、熵權-GM(1,N)融合演算法

針對傳統熵權法在多指標權重分配時易受極端值干擾的問題，穩格創新引入改進熵權法，結合灰色關聯度動態修正權重。例如，在夏季高溫預警期間，模型自動提升空調負荷、工業避峰等指標權重，使區域日用電量預測精度從有所提升。同時，透過EMD分解技術剝離原始資料中的噪聲，進一步最佳化GM(1,N)模型的長期預測穩定性。

3、即時資料融合與自學習機制

模型接入氣象、經濟、政策等20+外部資料來源，構建動態知識圖譜。例如，當某地釋出“限電令”時，系統自動關聯當地高耗能企業用電資料，結合歷史限電期間的負荷波動規律，即時調整預測值。此外，透過線上學習框架，模型每週自動更新引數，適應用電結構快速變化。

二、應用價值：從“經驗驅動”到“資料驅動”的決策升級

1、電網排程最佳化：某地市電業局應用後，備用容量需求減少專案要求範圍內，新能源棄電率下降8個百分點。

2、使用者側管理：為5000+大工業使用者提供個性化用電建議，幫助企業降低峰值電費支出達到專案要求。

3、政策模擬推演：在“雙碳”目標下，模型可模擬不同電價機制對用電行為的影響，為政策制定提供量化依據。

技術團隊揭秘：穩格科技研發團隊由10餘位電力、AI領域專家組成，核心成員曾主導國家電網“十三五”智慧電網規劃專案。團隊負責人表示：“我們的目標不是替代人工決策，而是透過資料透明化，讓排程員從‘救火隊員’轉變為‘戰略指揮官’。”

三、行業影響：開啟電力預測“精準時代”

該成果已透過中國電力科學研究院相關認證，並在3個省份落地應用。據測算，若在全國推廣，每年可減少電網建設冗餘投資超50億元，降低使用者側用電成本約120億元。目前，穩格科技正與新加坡能源集團合作，探索模型在東南亞市場的適應性。