面向城市级与区域级用电需求预测
聚焦负荷曲线中的强周期性、节假日扰动、天气影响与突发变化， 支撑调度规划、峰谷平衡与需求侧响应等关键任务。
天气感知
节假日效应
多尺度周期
负荷调度
页面概览
这一页聚焦 USTC-AGI 研究组在时间序列预测真实应用场景中的研究探索，以及支撑相关工作的 CastClaw 研发系统。
应用研究场景
面向光伏与风电出力的波动预测
针对新能源出力的间歇性、爬坡事件与气象耦合问题， 关注多源观测融合、短临波动刻画与不确定性建模。
光伏预测
风电预测
气象耦合
不确定性
面向云资源调度与容量规划的流量预测
围绕流量突发、业务周期变化与资源成本约束， 探索支持弹性伸缩、容量预算和服务稳定性的预测策略。
弹性伸缩
流量突发
容量规划
成本约束
时序预测智能体CastClaw
从场景问题到系统闭环
先理解问题，再建模
围绕数据粒度、周期结构、外生变量和业务约束，先做任务诊断，再决定建模路线。
把结构与语义同时接入
结合数值序列、气象信息、业务上下文和场景先验，提高模型对真实环境的感知能力。
保留关键判断节点
在模型选择、实验切换和结果审阅等关键环节引入研究者判断，避免盲目自动化。
让研发过程能够复用
把场景经验、策略模板和执行流程固化为长期资产，支持后续任务快速迁移与扩展。