引言：精准识别行业用电异动迫在眉睫
在能源与产业结构深度调整背景下，用户用电行为日益多元化。叠加极端天气、节假日效应及政策变更等多重因素，行业用电波动呈现“高非线性、高不确定性、多尺度扰动”的“三高”特征。传统基于“同比±30% 固定规则与单一模型”的识别方法，难以区分正常生产调整与真实异常，误报漏报频发，既埋下电网运行隐患，也拖低调度响应效率。
为此，本文提出基于“多因素与多模型融合”的自适应阈值行业用电异动监测方法。通过“多源数据融合 + 多模型协同 + 动态阈值生成”的技术路径，推动用电异常识别从依赖人工经验的被动排查，向“数据驱动 + 算法赋能”的精准预判转变。
现状剖析：传统“固定阈值”监测方法为何失效？
（一）忽略行业异质性，“一刀切”失灵
传统方法默认各行业用电波动规律相同，忽视了产业间的显著差异。采矿、钢铁等高波动行业负荷呈脉冲式剧烈变化，而基础化工、数据中心等行业曲线相对平滑。固定阈值无法有效区分正常生产调度与真实异常，导致误报频发。
（二）外部扰动多，传统方法“跟不上”
传统方法基于历史同期数据判别，缺乏对节假日、极端天气、政策性限产等外部扰动的感知能力。例如春节因“日历错位”，传统方法易将假期电量骤降误判为异常，引发伪告警。
（三）用电规律动态演变，人工设阈“来不及”
随着新能源接入与生产模式转型，行业用电特征动态演变。传统依赖人工经验调整阈值的方式存在滞后性与主观性，且维护成本高昂。
为摆脱困境，本研究以某省电力公司为试点，选取兼具高关注度与高波动特性的行业，旨在构建一套能动态适配行业特性与外部影响因素的智能监测体系。依托“多源数据 + 多模型”双轮协同机制，推动用电异常识别从“人工经验判断”向“智能预警”范式跃升。
破局之道：构建多维融合的自适应阈值智能监测体系
本研究选取采矿业作为核心样本。该行业受生产计划、极端高温及设备状态等多重因素影响，用电量呈现高波动、强非线性与复杂扰动特征，是检验监测体系鲁棒性的理想场景。
针对传统方法的不足，本研究创新提出“特征分层 - 模型融合 - 动态阈值”三层智能架构（图 1），打造业界首个“多因素融合 + 多模型协同”的自适应阈值监测体系。
图 1 从多因素融合到动态阈值的创新监测框架
（一）多源数据融合：构建行业“知识图谱”
在采矿业典型场景中，单一电量数据已无法精准捕捉用电跃变根因。本研究整合气象、生产、设备、市场、政策等多维数据，构建行业用电影响因素体系。
图 2 采矿业用电影响因素
同时，采用“自适应窗口插值+LSTM 补全”技术，解决外部数据断点与质量难题。通过层次化特征工程与多源数据对齐，将外部因素转化为可量化的模型输入信号，为后续建模提供精准的“行业语言”。
（二）多模型融合：打造“智能模型组合引擎”
鉴于不同模型在时序建模、抗扰动性及异常敏感度上的差异，本研究提出多模型融合预测思路。通过“基模型选择→结果对齐→权重计算→融合输出→迭代优化”五步法构成“模型协作网络”（见图 3）。
在此基础上，融合基于“准确率 + 稳定性”的双维度综合评分体系，实现模型权重的每日动态调整。该机制能自适应强化优异模型贡献、弱化失效模型影响，显著提升整体预测精度与长期运行鲁棒性。
图 3 多模型融合策略流程示意
本研究将融合后的模型命名为“自适应动态阈值模型”。其具备良好的可扩展性，针对不同行业或季节变化，可通过调整特征权重、优化模型组合实现快速迭代。该模型既保留 ARIMA、Prophet 等时间序列模型捕捉趋势周期的特长，又发挥 LightGBM、XGBoost 等机器学习模型刻画非线性关系的优势，通过加权集成平衡误差，实现优势互补。
以某省 2025 年 8 月采矿业日电量预测为例，单一模型在突发高温时段出现显著偏离（图 4）；而自适应动态阈值模型凭借多模型协同机制，输出结果更为平滑稳定（图 5），预测精度明显提升。
图 4 单模型预测结果
图 5 自适应动态阈值模型预测结果
（三）动态阈值：实现“场景自适应”的智能边界
为突破固定阈值局限，本方案设计“基准阈值 + 修正系数”双轨制自适应体系（图 6），通过小样本泛化技术实现父行业模型知识向细分场景迁移。
1、基准阈值：借鉴工业公差理念，以预测值的±5% 作为初始波动容忍带，避免对微小自然波动过度敏感。
2、修正系数：基于行业特性、节假日、气象等多维因子，动态计算无量纲调节系数（通常介于 0.5–2.0）。例如：对农林牧渔业自动放大阈值提升容忍度；对高载能重点工业用户收紧阈值增强敏感性；在极端天气期间根据历史规律动态放宽阈值，避免气候扰动引发误报。
采矿业场景验证表明：该机制使误报率下降 65%，异常捕获率保持在 98%。该框架支持“一行业一策略”精细化配置，真正实现阈值从“一刀切”向“智能适配”跃升。
此外，引入 K-means 聚类算法，构建“疑似、轻度、严重”三级异常分级体系（图 6），匹配差异化处置流程：
·疑似异常（偏差<10%）：触发自动标记，纳入日常核查。
·轻度异常（偏差 10%–20%）：启动专项分析，定位潜在原因。
·严重异常（偏差>20%）：立即推送高优先级告警，触发应急响应。
该机制有效缓解“告警疲劳”，优化人力投入。试点应用中运维效率提升约 60%，实现从“被动发现”向“主动精准处置”的闭环升级。
图 6 基于动态阈值的异动分级监测体系
应用成效与落地指南
自适应动态阈值模型于 2025 年下半年在某电网企业上线，覆盖 139 个行业。新旧方案在某省近五个月的实际应用效果对比如下（图 7）：
图 7 新旧方案监测效果比对
整体来看，基于多因素与多模型融合的异动识别方案，有效提升了预测精准度和异常识别灵敏度，显著降低误报漏报，增强数据可信度与业务可用性，助力异动响应时效提升，实现降本增效。此外，本方案还能有效适配工业、商业、居民等多元用电场景。
目前，本方案已在多省电网企业成功试点，验证了其在复杂场景下的有效性，并沉淀出一套可迁移、可复制的落地路径。面向行业共性挑战，用户仅需五步标准化操作（图 8），即可快速复用该方案，实现从“经验判断”向“精准智能预警”跃升。
图 8 方案落地指南
结语
本文提供的不仅是面向高波动行业的用电异常识别方法，更是一套可迁移至电力系统多场景的思维框架：从依赖经验阈值的“直觉判断”转向多模型 + 多源数据驱动的“精准决策”。目前，该方案已在多个试点完成落地验证，在识别性能、场景适应性、运维效率等维度均取得突破性进展。
面向未来，我们将重点聚焦以下方向：
小样本场景优化：通过迁移学习与元学习技术，解决数据稀缺行业的模型泛化难题。
极端事件增强：融合物理机理模型与强化学习，提升对台风、暴雨等突发事件的预警时效。
期待未来能与各位共同探索“数据驱动 + 业务逻辑”的双轮驱动模式，携手推动电网监测体系从“被动响应”向“主动预判”跨越，为新型电力系统建设注入智能动能。
作者：陈良华
审核：王平喜
朗新科技集团
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