核心结果
客户组合负荷预测准确率保持在 96.5% 以上，已用于日常生产。每天自动生成未来几天、每 15 分钟一个点的用电预测，并完成输入检查、结果发布与异常回退。
这里的 96.5% 以上采用项目负责人的现行业务统计口径，描述客户组合层面的表现，不表示每个客户、每一天或每个 15 分钟时点都达到这一水平，也不作为未来表现保证。未披露的统计起止日期和日级明细不作推定。
背景与真实问题
售电公司每天上午要按客户的用电预测去申报和采购。预测偏多或偏少形成的电量偏差，最终会影响购电与结算成本。因此既要看预测误差，也要检查误差出现在什么时段。
独立完成
负责模型研究、数据口径和时间约束、发布前验收，以及上线后的日常运维和版本迭代。
如何评价预测
| 维度 | 评价方式 | 解释 |
|---|---|---|
| 组合预测准确率 | 业务统计保持在 96.5% 以上 | 客户组合汇总口径，不是逐客户或逐点达标率 |
| 绝对误差 | 研究评测同时计算 MAE | 按每 15 分钟电量计，单位 MWh；公开页不披露客户电量及相应绝对误差数值 |
| 加权误差 | 研究评测使用 1−WMAPE | 以共同样本的绝对误差总量相对于实际用电总量评价，不用每日准确率的简单平均替代 |
| 尾部表现 | 普通日、节假日、峰谷与异常日期分别检查 | 防止总体指标改善，却把原本准确的日期变差 |
现行业务统计与历史研究实验分开列示；研究中的 1−WMAPE 不用于反推未披露的生产统计窗口。
系统怎么组织
| 环节 | 做什么 |
|---|---|
| 数据接入 | 客户历史用电、省级负荷和天气分别接入，不同来源的数据不混用 |
| 可见性约束 | 预测某一天时，只用那时已经能拿到的客户数据；天气按发布时间对齐 |
| 普通日与节假日 | 节假日、调休前后单独处理 |
| 输出检查 | 每天 96 个点必须完整，日总量和形状通过检查才发出 |
| 故障回退 | 输入缺失或检查不通过时，退回上一个可用版本 |
工程与研究证据
- 生产迭代：已从 V1 迭代到 V2.1，每次升级保留生产说明、验收与回滚记录；
- 上线验收：V2.1 发布前完成 52 项自动化测试，以及真实输入的不发送试运行、输出检查、故障回退和新旧入口核对；
- 研究候选不直接冒充生产成绩：曾有候选在 52 个共同普通日把平均误差降了约 13%，但新增不良尾部日期，没有通过保护原本准确日期的门槛。
风险边界
项目使用真实客户数据。公开页仅展示获准公开的组合统计，不披露客户名称、实际电量、逐点预测、合同、模型参数或私有仓库内容。
历史天气回测尚不能完全按当时可见版本重放；研究筛选结果不等于前瞻表现。后续继续补齐天气版本留存与前瞻评价。
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