电力交易时序预测系统（ARIMA+XGBoost产品系统

售电公司在电力市场中需要精准预测客户用电量，以制定报价策略和采购计划。传统方法依赖人工经验，误差大、响应慢，导致偏差考核损失高。本项目旨在通过机器学习和时序模型，构建自动化预测系统，将预测结果直接支撑报价决策，降低风险、提升收益。

数据整合模块：自动抓取电力市场、气象、用户历史用能等多源数据，统一格式、清洗异常值。

特征工程模块：构建30+特征，包括节假日、温度、湿度、历史负荷、市场电价等。

预测建模模块：ARIMA提取线性趋势，XGBoost捕捉非线性残差，组合输出最终预测值。

自动化Pipeline：支持数据更新后自动重训练、重预测，全程无需人工干预。

BI可视化看板：基于Streamlit开发，支持多维度下钻，实时展示预测结果与实际偏差。

我负责的任务：独立完成从数据采集、特征工程、模型选型、Pipeline搭建到看板开发的全链路工作。

技术栈：Python（pandas、numpy、XGBoost、statsmodels）、Streamlit。

实现难点与亮点：

难点：多源异构数据时间对齐、缺失值处理、模型组合策略。

亮点：将ARIMA的线性能力与XGBoost的非线性能力结合，准确率比单一模型提升12%；整套系统可自动迭代，业务人员无需代码即可使用。