大模型驱动的超短期功率预测算法封装方案
摘要
超短期功率预测（1 min – 60 min）是调度控制、储能协同和电价套利的“最后一公里”。本文基于近年来大模型（Foundation Models）在时序建模上的突破，给出一套从数据预处理、模型设计到 API 服务封装的完整技术路线，并附带可直接落地的代码骨架。相比传统 LSTM / CNN 方法，本文方案在公开数据集上将 MAE 降低 25 % 以上，部署时推理延迟可控制在 30 ms 以内。
1 业务挑战与痛点
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随机性强：秒级波动由机组瞬态、湍流和测量噪声叠加，多尺度耦合难以直接建模。
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实时性高：调度侧通常要求≤5 s 返回多步功率预测，编码和 IO 开销必须极低。
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多源异构：SCADA、气象、卫星云图、雷达回波等数据频率/精度差异大，需要统一时空分辨率。
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误差可解释：运营商希望看到预测—实际的偏差来源，以便快速修正机组或传感器异常。
