案例介绍
本项目旨在构建一个基于气象驱动的短期电力负荷预测系统，核心输入为气温、水平面太阳直接辐射与散射辐射。功能上，系统通过采集这三类时序数据，结合历史负荷，挖掘气温与人体舒适度、太阳辐射（直接与散射分量）对光伏发电及用电行为的耦合影响，利用梯度提升树与时序卷积网络等混合模型，输出未来数小时至数日的负荷预测曲线，辅助电网优化调度与新能源消纳。
我承担算法工程师角色，负责整体建模流程：从多源气象与负荷数据的时空对齐清洗、构造辐射-温度交叉特征，到设计融合直接/散射辐射的双通道注意力网络，完成模型训练、调优及误差分析，确保在晴雨多变天气下仍保持较高预测精度。
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