工业能耗AI基线建模：多因素时序预测实验进展

数据分析实验室近期围绕工业能耗数据智能开展实验性探索，目标是构建可解释的能耗基线模型，为高耗能制造企业的能效管理与异常识别提供方法支撑。实验选取某注塑车间三个月的逐时能耗数据，融合产量、班次、环境温湿度等变量，对比梯度提升树与轻量时序网络两类模型的表现。初步结果显示，引入产量与温湿度特征后，工作日能耗预测的平均绝对百分比误差由8.6%降至4.9%，但模型在节假日与临时调班场景下的鲁棒性仍有提升空间。· 进展：完成能耗基线模型v0.3，正常工况下异常识别准确率约87%，日均误报控制在1.2次以内；· 下一步：引入设备启停事件标签，探索分设备粒度的能耗归因方法，并计划在合作工厂开展为期一个月的现场验证。团队认为，能耗数据价值密度高但噪声来源多，基线建模应优先保证可解释性与落地成本，避免过度追求单点精度指标。相关方法整理后将通过实验室渠道开放交流。