本次试点面向某地市级电网调度中心，基于近三年 SCADA 历史数据（含负荷、气象、节假日、分布式光伏出力等 18 个特征），构建未来 24 小时负荷预测模型。
进展与数据：
- 基线 XGBoost 方案工作日 MAPE 约 4.2%；切换至 TFT 时序模型后，MAPE 降至 2.8%，夏季空调高峰日改善最显著
- 引入分布式光伏出力预测作为协变量后，午间"净负荷"误差较仅用历史负荷时下降约 1.3 个百分点
- 节假日与典型工作日分离建模，春节、寒暑假等波动场景误差控制在 3% 以内
方法与下一步：
- 特征工程层面正在接入分时电价信号与大用户检修计划，验证"源-网-荷-储"多变量协同下的预测上限
- 计划下月进入闭环试运行，与调度计划系统对接，每 15 分钟滚动刷新预测结果
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