行业痛点与传统瓶颈
风电、光伏等新能源出力极具间歇性与波动性，叠加极端天气冲击，导致传统统计模型与离散时间序列工具在高峰与转折点产生巨大预测偏差。
方案设想（规划中）
设想用通用时序模型对电表遥测等能源序列输出分位数区间包络（如 P10–P90），数据先经 SequenxAI 平台清洗，作为调度与储能策略的参考输入；融合气象预报等协变量规划中。
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Beta · 技术演示实时预测：能源
基于该行业的公开数据流自动发布预测，实际值到达后逐点评分；预测一经发布不再修改。这里只摘要各数据源的最新预测，完整图表、逐点评分与历史记录见实时看板。
技术演示，不构成任何决策建议；详见服务条款。
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典型应用场景
- 区域级风电/光伏电站集群出力预测
- 微电网与工商业储能动态充放电套利策略与负荷削峰填谷
- 变电站变压器过载预警与输电线路潮流越限与阻塞预判
案例深剖 · 方案设想（规划中）
电网负荷调度与新能源功率预测
以 15 分钟（日前 96 点）等粒度，将区域负荷与风光电站出力转化为分位数区间，作为日前现货申报与「两个细则」考核的参考输入；预测跨度取决于所选模型的单次最大步长与数据频率，数值天气预报作为协变量规划中。
场景背景
集中式风电、光伏电站与新型储能大规模并网，间歇性出力叠加极端天气，给电网安全调度与新能源场站考核带来持续压力。发电侧面临「两个细则」的有功偏差考核，电网调度侧需要日前 96 点与超短期滚动 16 步的 P10–P90 区间来安排旋转备用，单一点预测难以表达这种不确定性。
决策含义
调度中心与新能源交易团队可把分位数区间作为旋转备用裕度与申报价位的参考；模型输出为客观推演参考，不直接下发远动 AGC 控令。
序列长什么样
- 主序列：区域总加负荷、集中式风电场/光伏电站有功功率（15 分钟等间隔 96 点）
- 协变量（规划中，当前模型暂不使用）：数值天气预报（NWP：辐照度、风速、风向、气温）、电网运行方式与日历节假日效应
- 常见脏数据：远动通信通道丢包、RTU 遥测时钟漂移、AGC 逆变器限电导致的非物理下削
在 SequenxAI 平台上怎么用
- 按 unique_id / ds / y 组织长表；未来可知的 NWP 协变量可随请求提交并逐列报告，模型使用规划中
- 由清洗处理丢包、重复与时间戳错位并输出可审计 data_quality 报告；区分限电截断与设备故障需结合业务规则，不在当前清洗能力内
- 读取 P10 / P50 / P90 区间，作为日前 96 步现货报价曲线申报与日内储能充放电策略的参考输入
边界与不承诺
- 不承诺未经同场站双盲对照的绝对误差指标（如强制承诺小于 3% RMSE）
- 面向电力二次系统场景，可按项目约定私有化部署并配合正反向隔离装置，满足安全防护要求
- 模型决策仅作为人机协同辅助，调度员与集控站值长始终享有最终调度权
共创与落地
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