目录
前言：为什么传统方法在长序列预测上失效了？
第一部分：Transformer做时序预测的核心原理
1.1 从NLP到时序：一场跨越领域的迁移
1.2 位置编码：让模型知道时间顺序
1.3 自注意力机制：捕捉任意两个时间点的关联
1.4 长序列预测的三大改进架构
第二部分：数据准备工作（真实场景全流程）
2.1 数据来源与获取
2.2 缺失值与异常值处理
2.3 训练集/验证集/测试集划分
第三部分：PatchTST模型完整实现
3.1 为什么选择PatchTST？
3.2 数据集的构建
3.3 模型架构详解
3.4 训练准备：参数配置
3.5 训练循环：包含早停、学习率调度和模型保存
第四部分：评估与可视化
4.1 在测试集上评估
4.2 可视化预测结果
4.3 残差分析与误差分布
第五部分：改进策略与生产环境部署
5.1 多变量扩展
5.2 模型轻量化：适合边缘计算设备
5.3 在线学习和增量更新
5.4 完整的预测服务API（FastAPI示例）
前言：为什么传统方法在长序列预测上失效了？
电力负荷预测是智能电网的核心环节之一。无论是发电侧的电厂调度，还是配电侧的变压器容量规划，甚至是电力市场的交易定价，都离不开一个关键问题：未来一段时间的用电负荷是多少？
传统方法中，ARIMA、指数平滑等统计模型在平稳序列上表现尚可，但面对包含节假日、极端天气、工业活动等多重复杂因素的电力负荷数据时，往往力不从心。LSTM和GRU这类循环神经网络虽然能够捕捉短期时间依赖，但它们存在一个本质缺陷——梯度消失/爆炸和串行计算的天性。当序列长度超过200个时间步时，无论是记忆效果还是训练速度都急剧下降。
这就引出了我们今天要讨论的核心问题：如何对长达数百甚至上千个时间步的电力负荷序列进行高效、准确的预测？
答案是Transformer及其变体——Informer、Autoformer、PatchTST等专门为长序列预测设计的架构。它们利用自注意力机制彻底解除了序列长度的束缚，首次让“长时间序列预测”这个曾经被认为不可能的任务变得可行。
