工厂能耗数据AI基线建模与异常归因实验

数据分析实验室近期围绕离散制造车间的能耗数据智能开展实验性研究，尝试以数据驱动方法替代人工经验式巡检。实验选取某机加工车间三台空压机与两条产线近六个月的分钟能耗、产量与班次数据，构建“产量—能耗”基线模型，并叠加时序残差检测识别异常耗能时段。
• 阶段进展：基线模型在验证集上MAPE降至6.8%，可稳定识别待机空转、管路泄漏等典型异常；试点两周内定位异常耗能时段23处，估算月度节电潜力约4%。
• 方法要点：针对能耗数据缺失与班次混杂问题，采用分段归一化与轻量插补策略，优先保证小数据场景下的稳健性，避免复杂模型过拟合。
下一步将引入环境温湿度与设备启停事件特征，检验模型跨季节的迁移能力，并评估异常归因结果向节能改造建议转化的可行路径。团队坚持“小场景验证、再逐步推广”的节奏，现阶段结论仅限实验范围内。