基于自适应通用分解并行嵌套网络（AUDPNet）的工业能耗高精度分钟级预测研究

针对工业用电高波动性预测难题，宁波市科技计划项目团队提出自适应通用分解并行嵌套网络（AUDPNet），通过动态小波基选择、并行NLSTM架构和多尺度评估体系，实现分钟级能耗预测MAE/RMSE指标显著优化，为工业碳减排与智能电网调度提供创新解决方案。

　　

工业能源消耗预测是实现碳中和目标的关键技术挑战。当前工业用电呈现大规模、高波动的复杂特征，受生产计划、设备启停等非线性因素影响，传统ARIMA、Prophet等线性模型难以捕捉分钟级非平稳波动。据国际能源署数据，工业用电占OECD国家总耗电量的32%，中国更是高达60%，亟需突破性预测技术支撑电网调度与碳减排。

宁波市科技计划项目团队在《Expert Systems with Applications》发表研究，提出自适应通用分解并行嵌套网络（AUDPNet）。该模型融合三大创新：1）动态小波基选择模块实现局部特征自适应提取；2）并行NLSTM（Nested Long Short-Term Memory）架构分别处理高低频子序列；3）多级记忆结构增强时序表征能力。实验采用韩国10家工厂2019年分钟级真实数据，覆盖水泥、锻造等典型高耗能行业。

关键技术包括：1）基于工业场景特性的自适应通用分解算法；2）并行NLSTM网络的多层级记忆设计；3）MAE/RMSE/MAPE/R²多指标评估体系。数据来源于《Nature Scientific Data》公布的韩国制造业高分辨率电表数据集。

【自适应通用分解算法】
通过动态选择Daubechies/Symlets小波基函数与分解层级，有效分离高频突发波动与低频周期模式。金属加工业数据验证显示，该方法较传统EMD（经验模态分解）提升特征可分性达23.6%。

【并行NLSTM架构】
采用4组并行NLSTM单元分别处理不同频段子序列，其中高频单元配备短时记忆门控机制，低频单元强化周期记忆模块。在锻造行业测试中，该设计使MAPE降至1.72%，显著优于单一LSTM模型。

【多行业验证】
跨行业测试表明，AUDPNet在水泥、造纸等场景的RMSE较最优基线降低18.3%-29.7%，R²稳定在0.98以上，尤其对<15分钟的突发负载预测误差减少34%。

该研究突破传统模型对工业用电非平稳特性的建模瓶颈，动态分解与并行学习机制为复杂时序预测提供新范式。实际意义在于：1）分钟级预测精度支持电网实时需求响应；2）自适应架构适用于多行业差异化需求；3）为碳足迹精准核算奠定技术基础。研究团队指出，未来可扩展至风光互补系统的协同调度领域，推动工业能源系统智能化转型。