在线预测如何提前防漂移：让负荷与需求预测更稳更准

电力系统里，很多预测不是“算一次就完事”。负荷预测、风光出力预测、甚至电价与备用容量预测，都是在线时间序列预测：每隔几分钟或几小时滚动更新一次。问题也出在这里——模型最怕的不是“没训练过”，而是概念漂移（Concept Drift）：现实规律变了，但模型还在用昨天的经验。

2025 年接近年末，很多地区会进入典型的“负荷波动季”：寒潮、取暖负荷、工业排产冲刺、节假日出行与商业活动叠加，波动不仅更大，而且更频繁。供应链同样如此：年终促销、跨境清关节奏、原材料价格变化，让需求预测误差被放大。同一种漂移问题，在能源与物流两条链路上，本质相同：数据分布在动，决策却必须实时。

最近一篇被 KDD 2025 接收的研究提出了一个很实用的观点：很多在线学习方法“以为自己在更新”，其实因为标签延迟，更新得太慢，甚至在适应过时的概念。论文提出的框架 Proceed 把这件事说透了，也给了可落地的思路：在拿到真实值之前，先估计漂移，再主动调整模型参数。

传统在线学习为什么经常“越学越偏”

结论先说：在线学习在时间序列里经常输给现实，不是算法不够强，而是监督信号来得太晚。

很多团队做在线预测的标准流程是：

1. 用最近一段窗口的数据训练/微调模型
2. 对未来 H 步（如未来 24 小时或未来 96 个 15 分钟点）做预测
3. 等未来真实值到来后，再把“刚才预测的那段”变成训练样本，继续更新

这听起来合理，但论文指出一个关键缺口：真实值的到来是延迟的。当你要预测未来 H 步时，训练可用的最新标签最多只能到 t-H。于是训练样本的“概念”可能仍停留在 t-H 的世界，而你要预测的是 t 的世界。

在能源与智能电网里，这个缺口特别致命

负荷预测里，概念漂移往往不是慢慢变，而是突然变：

• 寒潮来临：采暖负荷陡增，日负荷曲线形状改变
• 工业负荷集体调整班次：峰谷时段迁移
• 分布式光伏大面积出力波动：净负荷模式改变

如果模型一直用“几小时前甚至几天前”的标签反馈来更新，它可能在追着旧规律跑。更直白一点：你以为模型在追现实，其实它在追历史。

在物流与供应链里，同样是“标签延迟”惹的祸

需求预测里真实销量、渠道回传、退货确认、促销归因常常有延迟；运输时效预测里，签收时间、异常原因编码也常延后。漂移恰恰发生在延迟期间：

• 促销上线后一小时内流量激增
• 断供/爆仓导致履约节奏改变
• 天气或管制造成路网时效突变

当你拿到“真实值”时，市场已经换了一副面孔。

Proceed 的核心思路：先估计漂移，再主动改参数

一句话概括 Proceed：把“漂移”当成一个可估计、可生成的调整量，在预测时刻就对模型做“面向当前样本”的参数修正。

论文把流程拆成两步，逻辑很清晰：

1. 漂移估计（Drift Estimation）：比较“最近用于训练的数据分布”和“当前要预测的测试样本分布”，得到一个漂移表征
2. 自适应生成器（Adaptation Generator）：把漂移表征映射成模型参数的调整量（可以理解为轻量级的参数增量/偏置修正），在预测前就完成适应

这和常见在线学习最大的差别是：

• 常见做法：等真实值回来 → 用梯度更新 → 影响未来
• Proceed：真实值还没回来 → 先估计漂移 → 直接影响当前预测

一句特别“能落地”的理解：Proceed 把“概念漂移”从事后纠错，变成事前对齐。

为什么这更适合电网的滚动预测

电网滚动预测常见的预测步长 H 可能是：

• 未来 4 小时的 15 分钟点（H=16）
• 未来 24 小时的小时点（H=24）

H 越大，“标签延迟缺口”越大，概念漂移越可能在缺口内发生。Proceed 的主动适应可以把这段缺口的损失压下去，尤其适用于：

• 负荷与净负荷预测
• 风速/光照变化带来的风光出力预测
• 需求侧响应引发的负荷形态改变

把论文思路落到业务：三类“可复制”的工程做法

不需要完全复现论文，也能把“主动适应”的思想用在生产系统里。我建议从三件事开始。

1) 把“漂移”量化成可监控指标（先把问题看见）

做在线预测，最怕 KPI 只看 MAE/MAPE，漂移发生时只能“事后复盘”。更有效的是同时监控：

• 特征分布漂移：例如 PSI、KS 检验、均值/方差变化率
• 残差结构漂移：误差是否从“白噪声”变成“有趋势”
• 季节性形态漂移：峰谷时段偏移、曲线相似度下降

在智能电网里，建议把漂移监控按馈线/台区/区域分层，做到“哪里先变，先看见”。

2) 做“轻量级参数修正”，别总想着全量再训练

Proceed 的适应生成器，本质上是把漂移翻译成参数调整。工程上可以简化成：

• 只更新最后几层（或只更新一组 adapter）
• 用漂移强度决定更新幅度（强漂移强修正，弱漂移弱修正）
• 预测前快速校准（类似 online calibration），不等标签

这样做的好处很现实：

• 计算成本可控，满足电网调度/EMS 的时效要求
• 风险更低，不会因一次异常导致模型“学坏”

3) 用“合成漂移”做训练，让模型见过更多变化

论文强调 Proceed 通过合成的多样漂移来训练，从而提升泛化。这个点在业务里非常值钱：真实漂移样本少、且覆盖不全。

在能源场景可以合成的漂移包括：

• 温度阶跃（突然降温/升温）
• 峰谷时段平移（班次变化、居民作息变化）
• 光伏出力随机遮挡（云团快速移动）

在供应链场景可以合成的漂移包括：

• 促销冲击（需求强度短时翻倍再回落）
• 供给约束（可售库存上限改变）
• 运输异常（时效分布长尾变长）

我更倾向把它当作一种“漂移压力测试”：让模型在训练阶段就经历各种坏情况，上线后不容易慌。

常见落地问答：团队最容易卡的四个点

Q1：没有真实值，怎么判断当前漂移？

答案很直接：用输入特征的分布变化来做代理信号。电网里温度、湿度、节假日、价格、分布式出力、历史负荷形态都能反映“环境是否变了”。 Proceed 的价值在于把这种变化系统化，并转成参数修正。

Q2：主动适应会不会把异常当漂移，导致越改越错？

会，所以要加“保险丝”：

• 漂移门限：只有超过阈值才触发适应
• 回退机制：适应后误差若持续恶化，回退到稳定版本
• 多模型投票：基线模型与适应模型并行，按风险选择输出

Q3：这适合用在多长预测步长？

H 越大越适合。因为标签延迟缺口随 H 增大而变严重。对电网常见的日前/日内滚动预测、供应链的周内滚动补货预测，都属于高收益区。

Q4：我已经有在线微调了，还需要这种框架吗？

需要。在线微调解决的是“追着真实值更新”，Proceed 解决的是“真实值到来前的空窗期”。现实里两者可以叠加：

• 预测前：主动适应（对齐当前概念）
• 真实值到来后：在线学习（巩固新的概念）

给能源与供应链团队的行动清单（7 天内能做）

如果你负责电力负荷预测或供应链需求预测，我建议用一周做一次小闭环：

1. 把标签延迟画出来：你的预测步长 H 是多少？真实值多晚回传？缺口多大？
2. 加一个漂移看板：选 3 个关键特征做分布漂移监控（PSI/KS/均值方差）
3. 做一次“漂移触发的轻量校准”：比如仅对最后一层做快速偏置修正，对比基线
4. 做两类合成漂移压测：温度阶跃 + 峰谷平移（电网）/ 促销冲击 + 供给约束（供应链）

你会很快得到一个现实结论：提升预测准确率不一定靠更大的模型，往往靠更快地适应变化。

结尾：稳定预测不是“永远不变”，而是“变化来了也不慌”

Proceed 这类主动适应框架给我的启发是：在线预测真正的敌人不是噪声，而是“新规则”。电网的智能调度、可再生能源整合、能源效率优化，都会越来越依赖实时预测；供应链的补货、库存与运输同样如此。

如果你的系统在概念漂移面前仍靠“等真实值回来再改”，那很可能已经慢半拍了。更好的做法是：先检测漂移，再让模型在当下就对齐现实。

下一步你最想先解决哪种漂移：寒潮导致的负荷形态变化，还是促销导致的需求突增？把它明确下来，主动适应就有了最清晰的落点。