案例背景
面向火电、水电、光伏和风电等发电场景，将母线拓扑、历史负荷、时间序列与业务意图统一到 ONTOS 六层架构中，形成可动态调度的功率预测智能体系统。
案例描述
围绕电站母线功率预测、负荷预测和多步预测任务，把数据处理、ST-GCN 建模、评估分析、上下文管理和经验沉淀串成一条可复用的预测闭环，支持秒级意图路由与自动化质量验证。
能源电力行业：电站母线功率预测与质量回归
面向火电、水电、光伏和风电等发电场景，将母线拓扑、历史负荷、时间序列与业务意图统一到 ONTOS 六层架构中，形成可动态调度的功率预测智能体系统。
关联本体 SAREF4ENER 能源本体
ST-GCN 预测底座
以时空图卷积网络刻画母线拓扑与负荷时序关系，将图结构节点、边与时间步统一建模。
ONTOS 六层协同
通过 L1-L6 协同把方法论、术语对齐、技能注册、上下文、记忆与质量验证串成完整预测操作系统。
动态场景适应
对火电、水电、光伏、风电及单母线、多母线、异常工况等场景进行意图驱动调度与预测切换。
客户面对的问题
电站类型与运行工况差异大，固定预测流程难以覆盖多场景。
母线拓扑、负荷模式和历史经验分散，预测任务切换成本高。
缺失值、异常值和多源数据清洗需要稳定、可复用的处理链路。
模型验证依赖人工评估，难以形成持续回归和质量门禁。
使用本体前后的变化
| 使用本体前 | 使用本体后 |
|---|---|
| 单一 ST-GCN 模型独立运行，场景切换依赖硬编码 | 多模型协同调度中心按意图路由自动选择预测能力。 |
| 数据处理、建模和评估分离，难以联动 | 通过六层本体把数据处理、上下文、记忆与质量验证统一起来。 |
| 历史负荷和电站参数只能手工注入 | 按语义预算动态加载相关子图和历史经验，实现上下文驱动预测。 |
| 模型上线后靠人工验收 | 用黄金集、MAPE、RMSE 和自动化回归持续验证预测质量。 |
正在生成关系图…
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本体域与业务的关联
L1 Core 预测方法论
以 ST-GCN、时序分析和图神经网络为核心方法论，定义预测漏斗、数据处理和模型推理的静态知识底座。
L2 Bridge 语义对齐
将母线、功率、负荷等电力术语映射为 bus、active_power、power_demand 等统一语义。
L3 Skills 智能体路由
将数据预处理、ST-GCN 架构、功率预测、评估分析和场景适配注册为可发现的技能图谱。
L4 Context 语义预算
按当前任务加载电站参数、历史负荷和相似场景，避免全量上下文注入导致的 Token 爆炸。
L5 Memory BDI 记忆
把电站拓扑、预测策略和历史案例沉淀到信念、意图和经验层，支持持续学习。
L6 Harness 自动化验收
通过黄金集、MAPE、RMSE、MAE 和自动化回归验证模型效果与场景适应能力。
3 个应用场景
单母线短期功率预测
客户问题
单一电站母线在日内负荷波动明显，传统固定流程难以快速适配当前工况。
本体做法
通过 ST-GCN 结合历史负荷和母线拓扑输入，按任务意图自动选择功率预测专家。
应用效果
实现短期预测的快速切换和稳定输出。
输出内容
- 短期预测值
- 误差指标
- 场景标签
异常工况动态切换
客户问题
当电站从正常工况切换到异常工况时，固定模型和固定上下文容易失效。
本体做法
通过 L4 动态加载相关子图和 L5 历史经验，切换到对应的预测策略与模型组合。
应用效果
让异常工况下的预测任务仍保持可解释和可复用。
输出内容
- 上下文子图
- 预测策略切换
- 经验召回结果
质量门禁回归
客户问题
预测模型更新后，人工验收无法稳定覆盖边界样本与异常样本。
本体做法
用 L6 黄金集对正例、边界、负例与异常样本进行自动化回归，监测 MAPE 和 RMSE。
应用效果
模型上线前就能发现偏差，减少回滚成本。
输出内容
- 黄金集回归报告
- MAPE/RMSE 面板
- 版本验收结论
典型闭环
当电站母线出现新的日内负荷波动时，系统先经 L2 对齐母线与功率术语，再通过 L3 路由到功率预测专家，L4 加载母线参数和历史负荷，L5 检索相似经验，最终由 L6 黄金集回归验证本次预测结果是否满足 MAPE<5% 的质量门禁。
项目交付成果
业务交付物
- 电站母线预测领域本体模型
- ST-GCN 预测漏斗与场景模板
- 动态场景适配与意图路由规则
- 模型评估与复盘规范
平台交付物
- 多模型协同调度中心
- 语义预算与上下文裁剪能力
- BDI 记忆与案例沉淀能力
- 黄金集自动化质量验证面板
业务价值
更稳预测
把场景差异纳入本体和上下文，减少模型失配。
更快路由
按意图和语义自动分配预测专家，缩短任务启动时间。
更易复用
把处理链路、模型策略和历史经验沉淀成可复用资产。
质量更清
将监测数据、诊断依据、模型输出、处置记录和复盘结论统一留痕，目标关键告警归因覆盖率达到 95% 以上，诊断证据完整率达到 98% 以上，异常定位时间压缩到 15 分钟内，复盘闭环率提升至 95% 以上。
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