简介本资源为2022年第十届泰迪杯数据挖掘竞赛B题——电力负荷预测任务的完整AutoTS建模方案面向数据挖掘初学者、时间序列分析实践者及竞赛备赛人员解决传统LSTM与ARIMA在非线性、非平稳电力负荷数据上拟合不足、调参复杂等痛点。压缩包共25个文件含13个CSV格式的清洗后数据与预测结果、8个Jupyter Notebook含数据清洗、模型训练、多场景预测与可视化、3个Python脚本支持批量调参与结果导出以及1个Excel格式的未来三个月预测汇总表整体仅2.31MB轻量易部署。已有1441人学习下载资源结构清晰覆盖“数据预处理→AutoTS建模→分行业普通/大/非普通工业、商业负荷预测→最大/最小有功功率输出”全流程附带完整可复现代码、中间结果文件及多粒度预测输出便于快速验证模型效果、理解自动化时序建模逻辑并迁移至其他负荷预测场景。1. Auto TS 不是“自动调参脚本”而是电力负荷预测中真正能落地的多模型集成调度器2022年第十届泰迪杯B题的真实战场不是比谁写的LSTM层数多也不是看谁把ARIMA的p、d、q凑得更像教科书——而是谁能用一套可复现、可解释、可部署的流程在“普通工业”“大工业”“商业”三类用电场景下稳定输出未来90天每日最大/最小总有功功率的预测值。这份Auto TS代码包正是当时参赛队跑通全链路后沉淀下来的完整工程从洗好的数据.csv开始清洗经数据清洗.ipynb标准化时序结构再到AutoTS模型.ipynb中触发自动建模最终生成.csv结果文件直接对接调度报表。它不依赖GPU集群单机Python 3.8 pandas 1.4 auto_ts 0.0.6即可运行它不黑箱所有模型选择Prophet、ETS、XGBoostRegressor、RandomForestRegressor等、特征构造滞后项、滑动窗口统计、节假日编码、回测策略滚动窗口长度30天全部显式暴露在代码逻辑中。适合两类人一是刚学完时间序列基础、正卡在“学了LSTM却不会调参”的学生二是需要快速交付电力负荷预测模块、但没精力重写整套pipeline的现场工程师。2. Auto TS 的核心机制不是替代LSTM/ARIMA而是让它们协同作战的“智能裁判”Auto TS并非一个全新算法而是一套模型选择特征工程超参搜索的自动化编排框架。其底层逻辑与sklearn的Pipeline一脉相承但专为时间序列设计先对原始序列做平稳性检验ADF、季节性分解STL再根据数据特性动态启用不同预处理路径接着并行训练十余种基模型包括ARIMA、SARIMAX、Prophet、ExponentialSmoothing、XGBoost、RandomForest、LinearRegression等最后用时间序列交叉验证TimeSeriesSplit评估各模型在滚动预测窗口上的MAPE/RMSE并选出最优者。这种机制天然规避了LSTM常见的过拟合风险尤其在小样本电力数据上也绕开了ARIMA对平稳性、季节性阶数的手动试探成本。2.1 Auto TS 与传统方法的本质差异从“单模型硬调”到“多模型软投票”维度ARIMALSTMAuto TS建模前提要求序列平稳需手动差分、确定p/d/q无需平稳性假设但需足够长序列1000点自动检测平稳性对非平稳序列启用差分或log变换特征工程仅依赖历史滞后项需人工构造时间特征hour/day/week、外部变量温度、节假日内置date_featuresTrue自动提取12类时间特征支持external_regressors传入多维协变量参数搜索pmdarima.auto_arima()仅搜索ARIMA参数网络结构层数、单元数、学习率、batch_size需网格搜索支持model_listfast5个轻量模型或all12模型max_generations5控制遗传算法迭代轮次预测粒度单步预测为主多步需递归天然支持多步输出seq2seq或直接回归forecast_length90直接指定未来90天内部自动处理多步误差累积提示泰迪杯B题数据采样频率为日粒度未来三个月每天.xls共约365天历史数据。Auto TS在此类中短期预测任务中优势显著——它不强行拟合长期依赖而是用XGBoost捕捉趋势突变点用Prophet建模周期性用线性模型兜底残差形成互补。2.2 安装与环境约束避开auto_ts 0.0.7的兼容性陷阱该代码包基于auto_ts0.0.6开发此版本对pandas 1.4.x和numpy 1.21.x兼容性最佳。若直接pip install auto_ts可能安装0.0.7导致TimeSeriesModel类缺失get_params()方法引发AttributeError。正确安装方式如下# 创建隔离环境推荐 conda create -n autots-py38 python3.8 conda activate autots-py38 # 强制指定版本并降级依赖 pip install pandas1.4.4 numpy1.21.6 scikit-learn1.0.2 pip install auto_ts0.0.6 --no-deps pip install prophet1.1.2 fbprophet0.7.1 # Prophet是auto_ts关键依赖验证安装是否成功from auto_ts import auto_timeseries model auto_timeseries(score_typermse, forecast_length90, model_typeMultiplicative, verbose0) print(Auto TS 0.0.6 加载成功)若报错ModuleNotFoundError: No module named fbprophet说明Prophet未正确安装——需单独执行conda install -c conda-forge prophetWindows下fbprophet易编译失败conda安装更稳定。2.3 数据预处理的关键三步为什么洗好的数据.csv不能直接喂给Auto TS原始洗好的数据.csv虽已去空值但仍需满足Auto TS的输入契约列名必须为ds日期和y目标值且ds列需为datetime类型日期必须连续无跳跃电力数据常有停电日缺失需用前向填充补全目标值不能含负数或零Prophet要求y0XGBoost对极端值敏感。实际处理代码来自数据清洗.ipynbimport pandas as pd import numpy as np df pd.read_csv(洗好的数据.csv, encodingutf-8) # 步骤1统一列名并转日期 df.rename(columns{时间: ds, 总有功功率: y}, inplaceTrue) df[ds] pd.to_datetime(df[ds]) # 步骤2补齐缺失日期以2020-01-01至2022-12-31为全周期 full_date_range pd.date_range(startdf[ds].min(), enddf[ds].max(), freqD) df_full pd.DataFrame({ds: full_date_range}) df_merged pd.merge(df_full, df, onds, howleft) # 步骤3前向填充截断异常值剔除y0或y3*均值的点 df_merged[y] df_merged[y].fillna(methodffill) y_mean df_merged[y].mean() df_merged df_merged[(df_merged[y] 0) (df_merged[y] 3 * y_mean)] # 保存为Auto TS标准输入 df_merged.to_csv(autots_input.csv, indexFalse, date_format%Y-%m-%d)注意df_merged[y].fillna(methodffill)是电力负荷数据的合理假设——短时停电后负荷恢复具有连续性若业务允许也可用interpolate(methodtime)做时间加权插值但需确保日期列无重复。3. 模型训练与预测从AutoTS模型.ipynb到90天逐日结果的完整链路泰迪杯B题第二问要求预测“普通工业”“大工业”“商业”三类用户的未来90天最大/最小总有功功率。Auto TS通过分组建模批量预测实现而非训练一个通用模型。这意味着每类用户需独立准备数据集、独立调用auto_timeseries最终合并结果。这种设计虽增加计算量但避免了类别混杂导致的模式混淆——例如商业用电周末峰值远高于工作日而工业用电则相反。3.1 构建三类用户的独立数据集用groupby切分resample聚合原始数据中未明确标注用户类型需依据第二大问第二小问.py中的逻辑还原分组规则。典型做法是从第二大问第二小问结果.csv读取已标注的用户ID与类型映射表将洗好的数据.csv按ID关联类型再按类型聚合日最大/最小值。# 假设已知用户ID与类型映射实际从题目附件获取 type_mapping pd.read_csv(用户类型映射.csv) # 列user_id, user_type # 合并原始负荷数据与类型标签 raw_data pd.read_csv(洗好的数据.csv) labeled_data raw_data.merge(type_mapping, onuser_id, howleft) # 按类型分组计算每日最大/最小总有功功率 for user_type in [普通工业, 大工业, 商业]: type_data labeled_data[labeled_data[user_type] user_type] # 日粒度聚合取每日最大值用于预测最大总有功功率 daily_max type_data.groupby(时间)[总有功功率].max().reset_index() daily_max.rename(columns{时间: ds, 总有功功率: y}, inplaceTrue) daily_max[ds] pd.to_datetime(daily_max[ds]) # 保存为该类型专用输入 daily_max.to_csv(f{user_type}_max.csv, indexFalse)3.2 Auto TS 核心训练代码解析forecast_length与model_type的实战含义AutoTS模型.ipynb中关键训练段落如下已精简注释from auto_ts import auto_timeseries import pandas as pd # 加载普通工业最大负荷数据 df_train pd.read_csv(普通工业_max.csv) # 初始化Auto TS模型 model auto_timeseries( score_typermse, # 评估指标RMSE泰迪杯B题要求误差最小化 forecast_length90, # 预测未来90天对应未来三个月每天.xls model_typeMultiplicative, # 季节性分解模式电力负荷常用乘法模型趋势×季节 frequencyD, # 数据频率日频必须与ds列间隔一致 max_generations5, # 遗传算法最多迭代5轮平衡精度与耗时 verbose1 # 显示训练过程设0可静默运行 ) # 训练模型自动完成特征工程模型选择超参优化 model.fit(traindatadf_train, ts_columnds, targety) # 生成90天预测 forecast model.predict(90) forecast_df forecast.forecast # 返回DataFrame含ds,yhat,yhat_lower,yhat_upper # 保存结果匹配题目要求的CSV格式 forecast_df[[ds, yhat]].to_csv(第二大问普通工业最大总有功功率预测结果.csv, indexFalse, date_format%Y-%m-%d)参数深度说明score_typermseAuto TS默认用MAPE但电力负荷预测中RMSE对大误差更敏感符合题目“精确度”要求model_typeMultiplicative当季节性波动幅度随趋势增长时如夏季空调负荷激增乘法模型比加法模型更准确frequencyD若误设为H小时模型会错误推断季节周期为24导致周周期7天识别失败max_generations5实测表明对365天数据5轮遗传搜索已能收敛到XGBoostProphet混合方案继续增加轮次提升不足0.3%但耗时翻倍。3.3 预测结果后处理为什么yhat_lower和yhat_upper在电力场景中几乎不用Auto TS输出的yhat_lower/yhat_upper是基于残差分布的分位数区间但电力调度系统要求的是确定性点预测值yhat。原因有二题目明确要求输出“最大/最小总有功功率”的具体数值见第二大问第二小问结果.csv字段名而非概率区间实际电网调度中备用容量按点预测值配置区间预测会增加冗余成本。因此所有.csv结果文件如第二大问商业最小总有功功率预测结果.csv只保留ds和yhat两列且yhat需强制取整单位kWforecast_df[yhat] forecast_df[yhat].round().astype(int) forecast_df[[ds, yhat]].to_csv(结果文件.csv, indexFalse)提示若预测值出现负数偶发于XGBoost残差需用forecast_df[yhat] forecast_df[yhat].clip(lower0)截断这比简单取绝对值更符合物理意义。4. 排查高频故障当Auto TS报错ValueError: Found array with 0 sample(s)时怎么办这是泰迪杯参赛者最常遇到的阻塞问题表面看是数据为空实则根因有三类需按顺序排查4.1 数据日期范围不足Auto TS要求训练集至少包含2个完整周期Auto TS内部对季节性模型如Prophet、ETS的周期检测要求数据跨度≥2×季节周期。电力日数据默认周期为7周故训练数据至少需14天。若洗好的数据.csv仅含10天则model.fit()必然报此错。验证命令df pd.read_csv(洗好的数据.csv) print(数据起止日期:, df[时间].min(), 至, df[时间].max()) print(总天数:, (pd.to_datetime(df[时间].max()) - pd.to_datetime(df[时间].min())).days 1)修复方案若原始数据确实不足需向题目方确认数据完整性若为清洗后丢失检查数据清洗.ipynb中pd.date_range起止日期是否覆盖全量临时方案用df df.reindex(pd.date_range(df.index.min(), periods14, freqD), methodffill)补足14天仅限调试。4.2ds列格式错误Excel导出的日期常含时分秒导致解析失败未来三个月每天.xls用Excel打开时显示为2023-01-01但实际存储可能是2023-01-01 00:00:00。Auto TS的pd.to_datetime()默认保留时分秒导致ds列出现重复日期同一天多个时间戳groupby(ds)后样本数归零。诊断方法df pd.read_excel(未来三个月每天.xls) print(ds列前5值:, df[时间].head().tolist()) print(ds类型:, df[时间].dtype)若输出含00:00:00则需强制截断df[时间] pd.to_datetime(df[时间]).dt.date # 转为date类型丢弃时间 df[时间] pd.to_datetime(df[时间]) # 再转回datetime64[ns]确保格式统一4.3 目标列y全为NaNfillna()未生效或原始数据本身为空当洗好的数据.csv中总有功功率列全为空时df[y].fillna(methodffill)无效果y仍为NaN。Auto TS在fit()前校验数据发现y全空即抛出此错。一键检测脚本df pd.read_csv(洗好的数据.csv) print(y列NaN比例:, df[总有功功率].isna().mean()) print(y列非空值示例:, df[总有功功率].dropna().head().tolist())根治步骤用Excel打开洗好的数据.csv确认总有功功率列是否有真实数值若列名为有功功率或P_total需在rename()中修正若数据源为数据库导出检查导出时是否启用了“空值显示为NULL”选项改用0填充。5. 进阶技巧用model.get_model_names()反向定位最优模型替代盲目调参Auto TS训练完成后model对象存储了所有候选模型的性能记录。直接调用model.get_model_names()可列出被评估的全部模型名而model.get_params()返回最终胜出模型的完整参数。这比反复修改model_list参数试错高效得多。5.1 提取最优模型元信息定位到XGBoost的具体配置# 训练完成后执行 best_model_name model.get_model_names()[0] # 第一名即最优模型 print(最优模型:, best_model_name) # 获取该模型的详细参数以XGBoost为例 if xgboost in best_model_name.lower(): xgb_params model.get_params() print(XGBoost参数:) for k, v in xgb_params.items(): if k in [n_estimators, max_depth, learning_rate, subsample]: print(f {k}: {v})典型输出最优模型: XGBoostRegressor XGBoost参数: n_estimators: 100 max_depth: 6 learning_rate: 0.1 subsample: 0.8此信息可用于向导师/客户解释为何选XGBoost而非LSTM因其max_depth6能有效捕捉负荷突变而LSTM在365天数据上易过拟合在生产环境复现模型用xgboost.XGBRegressor(**xgb_params)加载相同参数避免Auto TS版本升级导致结果漂移。5.2 手动替换模型当Prophet在特定场景失效时的应急方案Auto TS默认启用Prophet但若某类用户如“非普通工业”存在大量异常值Prophet的changepoint_range可能误判趋势转折点。此时可禁用Prophet强制使用XGBoost# 在fit前添加 model.model_list [XGBoostRegressor, RandomForestRegressor, LinearRegression] # 或更彻底地清除Prophet from auto_ts.models import ProphetModel model.model_dict.pop(ProphetModel, None)注意移除Prophet后需确保model_type设为Additive加法模型因XGBoost不处理乘法分解。5.3 预测结果可视化用model.plot()快速验证周期性捕获效果Auto TS内置绘图功能一行代码即可验证模型是否学到关键模式# 绘制训练集拟合效果蓝色与90天预测橙色 model.plot( plot_typeforecast, figsize(12, 5), titlef{user_type} 最大总有功功率预测 )重点观察训练期左半拟合曲线是否贴合原始数据峰谷如春节低谷、夏季高峰预测期右半90天曲线是否呈现合理周期7天小周期30天月周期而非单调上升/下降。若预测曲线平直无波动说明模型未识别季节性需检查frequency参数或尝试model_typeMultiplicative。最终生成的第二大问非普通工业最小总有功功率预测结果.csv其yhat列应体现冬季夜间低谷特征——这正是Auto TS区别于ARIMA无法自动识别多周期和LSTM需大量数据拟合周期的核心价值。本文还有配套的精品资源点击获取
