“AI+核能”创新应用案例(二十五)丨基于时序大模型的电力现货交易预测

1. 关键技术

（1）灵活可扩展结构

采用时序基础模型（Temporal Foundation Model）结合领域适配器（Domain-Specific Adapter）的统一架构，通过可插拔模块将异构时序数据映射到统一嵌入空间。轻量化的任务特定头（Task-Specific Head）支持端到端联合训练，实现跨领域时序表征的高效迁移和快速适配，无需额外训练即可适配垂直领域，最大化复用行业知识。

（2）长短时跨任务统一结构

基于Transformer的仅解码器（Decode-Only）架构，通过自回归建模和因果注意力机制，支持任意长度时序数据的端到端建模，灵活适配能源电力多样化任务需求。

（3）多尺度预训练

通过分层时序卷积与注意力机制，捕获长期趋势、周期性及残差波动特征，融合宏观趋势与微观波动，兼顾系统稳定性和动态响应能力。

（4）多模态时序联合建模

支持遥感、气象等动静态协变量及文本指令信息，通过多头交叉注意力机制实现多元特征的非线性交互，提升预测精度和能源运营效率。

（5）智能数据质量诊断

内置自适应掩码机制，自动检测并处理缺失值、异常尖峰、非均匀采样等行业典型数据问题，确保模型在复杂工业环境中的稳定性和可靠性。

（6）混合专家（MoE）架构

针对光伏、风电、负荷、电价等场景定制专用子模型，提升多场景下的拟合与泛化能力。

（7）高效推理性能

通过预处理加速、自适应特征提取及混合精度推理技术，推理性能提升3-4倍，满足电力调度、现货交易、异常检测等高实时性场景需求。

2. 创新亮点

创新点一：跨场景泛化能力。通过海量数据预训练，学习不同场景的共性规律，实现无需重新训练的高精度预测，显著降低部署成本。

创新点二：多任务学习能力。同时处理发电预测、负荷预测和电价预测等任务，学习任务间关联性，提升整体性能。

创新点三：动态适应能力。捕捉数据分布随时间变化的规律（如季节变化、政策调整），结合实时数据动态调整预测和调度策略。

创新点四：复杂模式识别能力。处理高维、非线性时序数据，识别传统方法难以捕捉的复杂模式，如设备故障预测中的细微变化。

创新点五：数据效率提升。利用预训练知识，仅需少量本地数据即可实现高精度预测，降低数据收集和标注成本。

创新点六：多模态融合。整合卫星云图、设备红外图像、语音工单等非结构化数据，提升极端天气下预测的鲁棒性。