近日，创维光伏与国家人工智能应用中试基地（能源领域电力方向）（以下简称“中试基地”）、南方能源行业可信数据空间（以下简称“可信数据空间”）达成深度合作，依托可信数据空间的数据资源及中试基地开放的算力资源，充分发挥在人工智能预测算法与模型研发方面的技术积累，在区县级电力负荷预测上取得阶段性成果——首版负荷预测模型准确率即达到95.2%，并具备对未来一日96点负荷的精准预测能力。
对创维光伏而言，这不仅是一次预测算法的技术突破，更是将其预测能力对外输出、接受真实场景检验的关键一步。
首版预测准确率达到95.2%
验证研发模型的技术可行性
在中试基地与可信数据空间的全方位支撑下，创维光伏团队充分发挥专业素养，完成历史负荷数据的清洗与标准化处理，融合多维气象因子及负荷统计特征，成功完成电力负荷预测模型训练，并预测未来一日96点负荷情况。经数据验证，首版准确率达到95.2%。模型的表现，已足以支撑其在真实业务场景中落地应用。
创维光伏团队参加“数据开放月”活动
这一成果不仅验证了区县级细粒度数据对模型研发的关键价值，更意味着创维光伏的预测能力已从内部使用，拓展到借助外部合作平台完成高精度建模的新阶段。由此，模型初步跑通“数据供给—模型训练—精度验证—迭代优化”的闭环，具备了面向更广场景复用与对外赋能的基础。
深化行业合作
突破区县级高精度
负荷数据获取瓶颈
电力负荷精准预测是支撑电网调度、电力交易、虚拟电厂等业务的重要基础，也是创维光伏提升运营效率、优化资产收益的关键工具。但长期以来，受数据获取渠道、使用环境等因素制约，研发团队通常只能到获取省级、地市级聚合数据，难以开展区县级精细化建模，成为模型预测精度进一步提升的重要瓶颈。
创维光伏团队与可信数据空间团队开展数据交流
针对这一难题，创维光伏与中试基地、可信数据空间携手，依托中试共创平台衔接可信数据空间的相关资源，在合规框架下首次获取区县级历史负荷数据及温度、湿度、辐照度等多维气象数据，为精细化建模扫清了最关键的数据障碍。这场合作，进一步验证了创维光伏自主研发的AI预测模型在不同业务场景及更细颗粒度负荷预测任务中的适应能力与预测性能，为模型的规模化应用与推广奠定了基础。
依托可信数据与算力环境
完成区县级负荷预测模型训练
在区县级负荷预测模型研发过程中，中试基地与可信数据空间充分发挥数据、算力及技术环境的一体化保障优势，为创维光伏算法团队提供从入驻准备、环境搭建到模型训练、验证调优的全流程支持。
入驻前，双方开展一对一需求对接，组织实地踏勘与平台体验，提前完成数据接入、账户配置、算力准备及开发环境部署，帮助团队快速进入研发状态。研发过程中，针对多模型并行训练及持续调优的算力需求，中试基地及时响应并协调算力资源扩容，为模型训练和迭代优化提供稳定可靠的研发环境。
在此基础上，创维光伏算法团队完成历史负荷数据清洗、标准化处理及多维特征构建，融合温度、湿度、辐照度等气象因素，开展多模型训练、对比验证与持续优化。通过双方在数据、算力及算法研发方面的紧密协作，有效缩短了研发准备周期，加快了区县级负荷预测模型的训练与验证进程。
创维光伏算法团队
在中试基地现场推进研发工作
深化行业协同
推动预测模型向电力交易
与能源管理场景延伸
下一步，创维光伏将持续深化与中试基地、可信数据空间的合作，推动负荷预测准确率稳步提升，并进一步拓展电价预测、电力市场交易辅助决策等高价值应用场景，让人工智能从“单一预测”走向“经营决策赋能”。从内部应用到对外协作，从数据开放到市场验证，创维光伏与中试基地的这次携手，正是政企协同、“模数共振”的生动写照，也为行业探索“数据—模型—市场”的闭环提供了可借鉴的样本。
未来，创维光伏将持续与中试基地、可信数据空间携手，把更多高价值数据转化为模型能力，推动更多创新成果从实验室走向应用场、从内部使用走向市场检验，为能源电力行业人工智能规模化、市场化应用提供有力支撑。
