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    在日常的工作中，萬里揚能源能科技研究院一直在測試各類開源預測算法的性能表現,。在測試一些神經網絡算法時,，我們經常陷入到對抽象的,、高維度的參數調整中，比如 LSTM（長短期神經網絡）網絡深度（層數）,、神經元個數,、學習率，再如TCN（時間卷積網絡）中的感受野,、卷積核數量等超參數,，我們需要經過耐心細致的調參過程才能得到滿意的預測結果。

    而有一個開源項目卻能夠即插即用,，給我們留下了深刻的印象,。Facebook在2018年前后開源了Prophet項目，這是一個能夠由Python和R實現調用的預測工具,。Prophet的設計理念非常的實用主義：首先Prophet并沒有去追求實現完全自動的預測,，而是留下了人工干預和調整的空間；Prophet也沒有很高的使用門檻,，即使是經驗比較少的數據工程師也能夠快速上手,，同時更有經驗的專家也能夠借助Prophet提升預測水平的上限。因此我們果斷在用戶負荷的預測上,，對其效果進行了測試,。

    我們選用了某段時間內，用戶的負荷數據作為研究對象,，對數據進行了清洗和重采樣,，輸入Prophet算法模型進行了預測結果的優(yōu)化測試。首先,，在不配置參數的情況下,，由模型自動擬合，得到下圖,。從歷史數據來看,，預測段不僅體現了日內負荷波動的特性，還體現了周末的特性,，可見Prophet能夠捕獲負荷在不同周期下的特征,。同時紅色虛豎線標記處代表負荷水平趨勢的轉變點，如果能夠獲取到用戶檢修安排,、加班安排,，或者疫情趨勢等外部信息，我們可以通過人工設定轉變點,，更好的擬合負荷水平變化的情況,。

    實際上，Prophet能夠輸出目標序列在周內和日內的周期性曲線，同時由于Prophet采用了經典趨勢性和周期性疊加拆分的思路,，因此還能夠通過分解負荷在不同周期（周內,、日內）的特性和階段趨勢，進一步對負荷趨勢做出分析判斷,。如下圖,，這里截取今年4月底的一段負荷做分析，由于五一假期的關系,，顯然整周的負荷存在下降趨勢，而周內和日內的趨勢,，也能夠與人工判斷相互驗證,。

    由于用戶負荷受節(jié)假日調休影響很大，我們也非常關心Prophet能否適應假期的負荷衰減,。實際上Prophet不僅有內置的假期日歷,，還能夠指定標記日期。這樣一來對我們在節(jié)假日的策略制定上帶來了很大的便利,。同時,，對于多年的歷史數據，Prophet能夠為不同類型的節(jié)假日匹配不同的負荷衰減程度,；同時對于較長的節(jié)假日,，在節(jié)假日首尾能夠設置過渡段，反映出負荷逐漸減小/恢復的過程,。為了應對特殊情況,，我們在預測中對于預測值通常有最大/小值的限制：比如在用戶負荷預測的場景中，用戶總功率是有上限的,，預測不能夠超過上限,；調休等引起的衰減也受產能計劃約束，不會突破下限,。默認情況下,，Prophet使用線性模型對趨勢進行預測，我們也可以將其設置為指數類型,，增加模型的適用范圍,。在日常的現貨申報過程中，用戶負荷預測往往還受到信息滯后的影響：因為交易中新更新的用戶負荷存在一定的滯后,，這就要求我們對更長的一個時間段做出預測,。這里我們以滯后天數為類別，在測試集上進行滾動預測和統計,，得出了Prophet模型隨數據滯后天數性能衰減的情況,。可見其在4天時誤差來到最大，之后維持在相對穩(wěn)定的水平,。

    作為一種時序模型,，我們也很好奇Prophet與經典模型的性能差異。因此我們選出經典模型中常見的SARIMAX和Holt-Winters指數平滑模型與其進行對比,。在逐日預測中,，Prophet模型基本達到了SARIMAX模型的水平，但是SARIMAX水平上限更高,。 在逐時預測中,，Prophet模型基本達到了Holt-Winters指數平滑模型的水平，但在應對節(jié)假日時,，效果較差,。

    Prophet預測模型原理清晰，參數有很強的實際意義,，容易做出調整和修正,，但其準確程度需要細致的調整才能達到較高水平，輸出結果可以作為一種基線模型,，為人工調整提供參考,。顯然僅僅依賴算法是無法滿足在現貨環(huán)境下售電公司對用戶負荷管理的需求。在實際工作中,，萬里揚能源建立了完整的用戶負荷預測和用電偏差管理系統,。通過宏觀經濟數據收集分析、微信小程序收集數據,、大客戶專人負責制等手段,，多維度分析用戶用電情況。（上圖是由微信小程序收集的用戶放假安排）

    在實際電量申報時,，萬里揚能源安排專責對用戶負荷的水平和曲線形狀做出進一步的修正,。同時，萬里揚能源借助自主研發(fā)的用戶負荷預測平臺,，實現對用戶負荷的精準管理,，并進行負荷預測的復盤。我們始終認為負荷預測作為電力交易的關鍵技術之一,，在售電公司面對日益復雜的規(guī)則和日益高頻的交易時,，將發(fā)揮至關重要的作用，能夠輔助售電公司進行交易決策,，最終規(guī)避市場風險,，最大化保障電力用戶的市場收益。

作者：萬里揚能源科技研究院