打破预测与决策的孤岛：如何构建“能源垂类大模型”？

打破预测与决策的孤岛：如何构建"能源垂类大模型"？

------从 iTransformer 到端到端联合训练的完整落地指南

摘要：在能源数字化转型中，传统的"先预测、后优化"流水线模式面临误差累积和计算效率低的瓶颈。本文提出一种基于 iTransformer 架构的"能源垂类大模型"方案，通过共享 Encoder 实现时序特征的通用提取，并利用多任务联合训练（Joint Training）实现预测与调度的一体化。本文将详细拆解从模型定义、输入构建到训练策略的全流程。

一、核心概念祛魅：什么是"能源垂类大模型"？

当我们谈论能源行业的"大模型"时，我们指的不是一个能回答"什么是光伏"的聊天机器人（LLM），而是一个基于深度学习架构的时序基础模型 (Time-Series Foundation Model)。

它与传统算法的区别在于：

架构通用性：不再为每个光伏站单独训练一个 LSTM/XGBoost，而是用一个 Transformer 底座学习所有站点的物理共性（Encoder）。
任务一体化 ：不再是"预测归预测，调度归调度"，而是同一个大脑（Encoder），长出两个脑袋（Heads），同时完成感知与决策。
泛化能力：面对新接入的微网，无需从零训练，利用预训练学到的"物理常识"（如光照与电压的耦合关系）实现 Zero-shot 或 Few-shot 落地。

二、架构设计：One Body, Two Heads

为了解决长序列预测和实时调度的需求，我们摒弃了 GPT 式的 Decoder-only（自回归）架构，采用了效率更高的 Encoder-only 架构。

1. 基座选型：为什么是 iTransformer？

传统的 Transformer 把"时刻"当作 Token，难以处理多变量耦合。我们选用 iTransformer (Inverted Transformer)。

核心反转 ：将 "整条变量曲线" 视为一个 Token。
输入视角：如果有 6 个变量（负荷、光伏、电价...），输入就是 6 个 Token。
优势：Attention 机制直接计算"光伏曲线"和"负荷曲线"的相关性，完美契合物理系统的耦合特征。

2. 整体拓扑图

输入层：历史多模态数据（96点） + 静态特征。
身体 (Shared Encoder) ：iTransformer Encoder。提取高维状态特征 HHH。
左脑 (Prediction Head) ：Linear 层。输出未来 96 点预测曲线。
右脑 (Decision Head) ：MLP 层。输出当前时刻的最优调度指令（动作）。

三、数据工程：如何把物理世界"Token化"？

这是大模型落地的第一步。我们需要把异构的数据统一成模型能"吃"的格式。

1. 统一输入向量 (StS_tSt)

对于微网场景，时刻 ttt 的输入 StS_tSt 包含：

St=[历史负荷,历史光伏,天气预报,实时电价,电池SoC,买卖深度]S_t = [\text{历史负荷}, \text{历史光伏}, \text{天气预报}, \text{实时电价}, \text{电池SoC}, \text{买卖深度}]St=[历史负荷,历史光伏,天气预报,实时电价,电池SoC,买卖深度]

形状：[Batch, Seq_Len=96, Vars=6]

2. Token 的三维坐标系

在 iTransformer 中，我们不需要复杂的 Masked Pre-training，但需要精准的 Embedding 策略。一个数值进入模型前，会被映射为 3 部分之和：

Token=ValueProject(x)+FeatureID(f)+TimeID(t)\text{Token} = \text{ValueProject}(x) + \text{FeatureID}(f) + \text{TimeID}(t)Token=ValueProject(x)+FeatureID(f)+TimeID(t)

ValueProject ：Linear(1, 512)。把单点数值放大为向量。
FeatureID ：Embedding(6, 512)。告诉模型这是"光伏"还是"电价"。
TimeID ：Embedding(96, 512) + GlobalPosEmbedding。告诉模型这是"中午"还是"晚上"。

3. 静态特征融合 (Static Token)

变压器容量、经纬度等不随时间变化的数据，如何处理？

策略：将其通过独立 MLP 映射为 [Batch, 1, 512]。
融合：将其作为第 7 个 Token，拼接到动态变量序列中。让动态数据去"Attention"静态属性。

四、训练策略：模仿学习与联合训练

这是本方案的核心壁垒。我们不使用不稳定的在线强化学习，而是采用 "专家蒸馏 + 联合监督" 的稳健路线。

1. 准备"老师"数据

预测真值：未来的真实负荷/光伏数据（历史数据自带）。
决策真值 ：利用 差分进化 (Differential Evolution, DE) 算法，离线跑出历史场景下的全局最优充放电指令。DE 就是我们的老师。

2. 联合损失函数 (Joint Loss)

我们强制模型同时考两门试，防止它"偏科"。

LossTotal=Loss预测+λ⋅Loss决策Loss_{Total} = Loss_{预测} +λ · Loss_{决策}LossTotal=Loss预测+λ⋅Loss决策

Loss预测Loss_{预测}Loss预测：MSE(预测曲线，真实曲线)。迫使 Encoder 读懂物理规律。
Loss决策Loss_{决策}Loss决策：MSE(输出动作，DE最优动作)。迫使 Actor 模仿老师的操作。
λλλ：平衡系数（如 1.0）。

3. 隐式特征传递 (Latent State Passing)

关键点 ：决策头（Actor）的输入不是预测头的输出（预测曲线），而是 Encoder 的输出（特征向量）。

原因：预测曲线丢失了概率和波动信息，而 Encoder 的特征向量包含了完整的"环境理解"。这避免了误差累积。

五、核心代码实现 (PyTorch)

以下是一个最小闭环的实现代码，集成了静态变量融合与联合输出。

python 复制代码

import torch
import torch.nn as nn
    
class EnergyVerticalModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_vars=6, num_statics=2, seq_len=96, pred_len=96, d_model=512):
        super().__init__()
        
        # --- 1. 身体: iTransformer Encoder ---
        self.enc_embedding = nn.Linear(seq_len, d_model)   # 动态变量编码
        self.static_embedding = nn.Linear(num_statics, d_model) # 静态变量编码
        
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=8, batch_first=True)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=2)
        
        # --- 2. 左脑: 预测头 (Regression) ---
        self.pred_head = nn.Linear(d_model, pred_len)
        
        # --- 3. 右脑: 决策头 (Imitation/Actor) ---
        self.decision_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 1), # 输出充放电功率 (-1 ~ 1)
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x_dyn, x_static):
        # x_dyn: [Batch, 96, 6]
        # x_static: [Batch, 2]
        
        # === 身体工作 ===
        # 1. 倒置 + 动态嵌入
        x_dyn = x_dyn.permute(0, 2, 1) # [B, 6, 96]
        token_dyn = self.enc_embedding(x_dyn) # [B, 6, 512]
        
        # 2. 静态嵌入
        token_stat = self.static_embedding(x_static).unsqueeze(1) # [B, 1, 512]
        
        # 3. 拼接与Attention
        tokens = torch.cat([token_dyn, token_stat], dim=1) # [B, 7, 512]
        features = self.encoder(tokens) # [B, 7, 512]
        
        # === 脑袋工作 ===
        
        # 1. 预测任务 (只取前6个动态变量的特征)
        feat_dyn = features[:, :6, :]
        out_pred = self.pred_head(feat_dyn).permute(0, 2, 1) # [B, 96, 6]
        
        # 2. 决策任务 (聚合全局状态)
        # 简单做法：对所有特征取平均，代表当前系统态势
        global_state = torch.mean(features, dim=1) # [B, 512]
        out_action = self.decision_head(global_state) # [B, 1]
        
        return out_pred, out_action

六、进阶技巧：鲁棒性与未来扩展

1. 传感器故障屏蔽 (Sensor Masking)

在推理时，如果某传感器（如光伏）坏了，我们可以在 Transformer 内部传入 src_key_padding_mask，将其对应的 Token 屏蔽。模型会自动依赖其他变量（如时间、负荷）来"脑补"光伏状态，保证决策不断电。

2. 从模仿到强化 (RL Fine-tuning)

当模型模仿 DE 老师达到 90 分后，我们可以由监督学习转为 PPO 强化学习。

冻结 Encoder，只微调 Decision Head。
引入 MicrogridEnv 模拟器，让模型通过试错来探索比 DE 更优的策略（例如利用极端的电价波动套利）。

七、总结

这一架构不仅在学术上站得住脚（iTransformer + Multi-Task Learning），在工程上也具备极高的落地价值：

端到端：消除了中间环节的误差放大。
高效率：一次推理，同时输出预测与调度，满足毫秒级现货交易需求。
可解释性：基于 Encoder 的 Attention 权重，我们可以分析出"为什么现在决定放电"（e.g., 因为关注到了未来 2 小时的电价尖峰）。

这就是能源垂类大模型的完全体形态------不是聊天工具，而是懂物理、会算计的超级能源大脑。

打破预测与决策的孤岛：如何构建“能源垂类大模型”？