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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

高質量數據集典型案例 | 電網調度負荷預測高質量數據集

時間：2025-09-28來源：國家數據局瀏覽數：96次

一、背景

電力負荷預測是保障大電網安全以及社會民生用電的重要基礎。然而傳統“人工經驗”的預測模式面臨準度差、效率低等突出問題，迫切需要建設高質量數據集、開創“AI+負荷預測”新范式。通過構建“數據治理—數據增強—數據飛輪—賽馬競技”方法論體系，南方電網沉淀了一套服務于南方5省區60余個地市的高質量負荷預測數據集，涵蓋了能源電力行業10余大類規模超300TB核心數據，并基于此訓練出網省地一體化的AI負荷預測模型、全面實現“機器代人”，有力促進電力行業上下游產業鏈發展。

電網調度AI負荷預測數據集概況及應用

二、方案和成效

一是破解全生命周期的數據治理和數據安全難題?；谌珖a化安全可控的軟硬件技術路線，采用元數據探針、流式計算、時序異常檢測算法等先進技術，解決了50余類細分數據從采集、傳輸、存儲、供給、銷毀的全鏈路質量監測、異常識別與智能修正等難題，實現數據質量驗證100%自動化操作。

二是攻克數據增強技術解決稀缺場景預測難題。融合調度領域知識、生成對抗網絡、時間序列局部壓縮等技術，實現空調/采暖負荷、復工復產、景氣指數等400多維數據特征的自動化構造以及樣本增強生成，極端天氣、節假日等重大保供電稀缺場景下的負荷預測準確率相比傳統人工模式提升約3～5個百分點。

三是構建數據飛輪和賽馬機制持續保持生命力。提出自主進化的數據飛輪技術，將實時產生的電網負荷、新能源出力、精細化氣象等數據（日均增量超20GB）自動加工成新的數據集，持續迭代增量訓練AI模型。首創“產學研融合”的同臺競技賽馬機制，通過比武不斷精進數據集質量?；谠摂祿?，成功訓練出全網一體化AI負荷預測模型并服務于南方5省區60余個地市。

三、創新點

一是全國產化軟硬件技術架構支撐數據安全高效治理?；趪a時序數據庫、加密技術，確保了全生命周期數據安全；采用LSTM-Autoencoder等先進時序異常檢測算法識別負荷數據異常，結合歷史相似日、高階插值算法對異常值進行智能修復。

二是提出融合調度領域知識的數據增強技術。通過提取調度領域知識、并結合時間序列局部壓縮等技術，實現空調/采暖負荷、復工復產、景氣指數等400多維特征的自動化構造，有效增強極端天氣、節假日等重大保供電稀缺場景下的數據樣本和質量。

三是創新賽馬機制永葆數據集生命力。搭建能源電力時序預測領域高水平交流平臺，通過比武不斷精進數據集質量，實現“預測越準－獲得獎金越多－研發投入越多－數據集質量越高－預測越準”的螺旋上升。

來源：國家數據局

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