在分布式能源渗透率提高与新型电力系统建设背景下，传统方法难以应对负荷的强非线性、随机波动性以及异常模式的多样性。本项目基于南方电网大规模工商负荷数据集，设计并实现了一套集用户行为画像构建、负荷概率性预测与异常用电监测于一体的电力负荷分析系统。该方案融合多源异构数据与深度学习技术，实现从数据理解到智能决策的全链路支撑，助力电网实现精细化调度与智能化运维。

项目聚焦电力负荷分析三大痛点，构建特征挖掘、不确定性量化与异常识别的一体化解决方案。核心目标包括：通过多尺度聚类集成算法，构建精准、多维度、可解释的用户集群，支撑差异化需求侧管理；研发基于时序大模型骨干的概率预测模型，输出概率负荷预测结果，提升电网调度与风险管理可靠性；设计多源数据融合的异常监测算法，实现用电异常精准预警与可解释性溯源。通过功能模块的集成开发，形成可落地部署的可视化监测系统。

本项目设计并实现了电力负荷概率性预测与异常监测一体化系统，具备智能化、多维度、高可靠性、强解释性特征。系统包含四个模块：

（1）用户画像模块：基于多维用电行为特征提取与多尺度聚类集成，实现用户行为精准画像。

（2）负荷概率模块：采用反转Transformer结合分位数回归，提供高精度概率负荷预测。

（3）异常监测模块：构建多源数据融合的分层异常监测算法，实现异常实时预警与原因溯源。

（4）智能分析平台：开发B/S架构可视化系统，集成画像分析、概率预测、异常预警功能。