电力领域特征工程黄金法则：20年经验总结的12条军规

第一章：电力负荷特征工程概述

电力负荷特征工程是构建高效电力需求预测模型的核心环节。通过对原始用电数据进行系统性变换与增强，能够显著提升机器学习模型的表达能力与预测精度。该过程不仅涉及基础统计特征的提取，还包括时间维度重构、异常值处理以及多源数据融合等关键步骤。

特征构造的基本原则

• 相关性：所构造的特征应与目标变量（如未来负荷值）具有明确的统计关联
• 可解释性：特征应具备物理或业务含义，便于模型调试与结果分析
• 稳定性：在不同时间段内特征分布应保持相对稳定，避免过拟合

典型时间特征示例

原始时间戳	提取特征	说明
2023-07-15 14:30:00	小时=14, 星期=6, 是否工作日=否	用于捕捉日内、周内负荷周期性模式
2023-01-01 08:00:00	是否节假日=是, 节假日类型=法定	反映节假日期间用电行为变化

滑动窗口特征生成代码示例

# 构造过去24小时平均负荷作为特征
import pandas as pd

def create_rolling_features(df, window=24):
    # 计算滑动均值与标准差
    df['load_rolling_mean'] = df['load'].rolling(window=window).mean()
    df['load_rolling_std'] = df['load'].rolling(window=window).std()
    # 填充缺失值
    df = df.fillna(method='bfill')
    return df

# 执行逻辑：基于历史负荷序列生成平滑趋势与波动特征
# 适用于LSTM、XGBoost等模型输入

graph LR A[原始负荷数据] --> B(时间特征提取) A --> C(滑动统计计算) A --> D(异常值修正) B --> E[特征向量] C --> E D --> E E --> F[输入预测模型]

第二章：基础特征构建方法

2.1 时间序列分解与周期性特征提取

时间序列数据常由趋势、季节性和残差三部分构成。通过分解可清晰识别其内在结构，尤其适用于周期性特征的提取。

经典加法模型分解

使用STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）方法可有效分离各成分：

from statsmodels.tsa.seasonal import STL
import pandas as pd

# 假设data为时间序列
stl = STL(data, seasonal=13)
result = stl.fit()

trend = result.trend
seasonal = result.seasonal
resid = result.resid

该代码中，seasonal=13 表示周期长度为13个时间单位，适合捕捉周级别以上的季节模式。分解后，seasonal 分量即为周期性特征。

周期性特征的应用场景

• 电力负荷预测中的日周期波动
• 电商销量中的节假日效应
• 网络流量的小时级潮汐变化

2.2 基于日历信息的时序上下文构造

在时间序列建模中，引入日历信息可有效增强模型对周期性与节假日效应的感知能力。通过解析日期中的年、月、日、星期等语义特征，能够构建更具表达力的上下文输入。

日历特征工程

常见的日历特征包括是否为工作日、节假日标记、月初/月末标识等。这些离散信号可作为分类变量嵌入模型输入层。

• 星期几（0-6）：反映周周期模式
• 是否为法定节假日：捕捉异常波动
• 季度、月份、季节：刻画长期趋势结构

代码实现示例

import pandas as pd
from datetime import datetime

def extract_calendar_features(dates):
    df = pd.DataFrame({'date': dates})
    df['weekday'] = df['date'].dt.weekday
    df['is_weekend'] = (df['weekday'] >= 5).astype(int)
    df['is_month_start'] = df['date'].dt.is_month_start.astype(int)
    return df[['weekday', 'is_weekend', 'is_month_start']]

上述函数从原始时间戳中提取三个典型日历特征：星期几、是否周末、是否月初。这些字段可直接拼接至原始时序数据，形成增强型输入向量，提升模型对时间上下文的理解能力。

2.3 滞后特征与滑动窗口统计量设计

在时间序列建模中，滞后特征通过引入历史观测值增强模型的记忆能力。例如，将当前时刻 $t$ 的目标变量与 $t-1, t-2, \dots, t-k$ 时刻的值关联，形成滞后项。

滑动窗口统计量构造

常见的统计量包括均值、标准差和最大值等，可在动态窗口内计算：

df['rolling_mean_5'] = df['value'].rolling(window=5).mean()
df['rolling_std_5'] = df['value'].rolling(window=5).std()

上述代码生成过去5个时间步的移动均值与标准差，有效捕捉局部趋势波动。

• 滞后阶数 $k$ 需根据自相关性分析确定
• 窗口大小应权衡响应速度与噪声抑制
• 特征需对齐时间戳以避免未来信息泄露

特征对齐机制

确保所有衍生特征严格基于历史数据计算，防止训练时的数据穿越。

2.4 外部变量融合：气象与节假日影响建模

在构建高精度预测模型时，引入外部变量如气象数据与节假日信息，能显著提升模型对现实场景的捕捉能力。这些变量作为强特征，可有效刻画用户行为的周期性与突发性变化。

数据同步机制

需将气象、节假日等外部数据与目标时间序列按时间戳对齐，确保特征与标签同步。常见做法是基于日期键进行左连接：

import pandas as pd
df = pd.merge(traffic_data, weather_data, on='date', how='left')
df = pd.merge(df, holiday_flags, on='date', how='left')

该操作保证每个时间点的交通流量均对应当日气温、降水及是否为节假日等上下文信息。

特征编码策略

节假日采用独热编码（One-Hot），气象变量则进行标准化处理。例如：

• 气温：Z-score 标准化
• 天气状况：类别转为数值编码
• 节假日：二值标志位（0/1）

2.5 负荷曲线形态特征的数值化表达

负荷曲线的形态特征反映了电力系统中用电行为的动态变化，通过数值化手段可将其转化为可分析的结构化数据。

关键形态指标提取

常用的数值化参数包括峰值、谷值、峰谷差、负荷率和波动率。这些指标能有效刻画负荷曲线的基本轮廓与稳定性。

• 峰值：单位时间内最大负荷值
• 负荷率：平均负荷与峰值负荷的比值，反映使用效率
• 波动率：标准差衡量负荷变化剧烈程度

基于时间序列的特征编码

采用滑动窗口对负荷序列进行分段，并计算每段的统计特征向量：

import numpy as np
def extract_features(window):
    return {
        'mean': np.mean(window),
        'std': np.std(window),
        'skew': float(np.skew(window)),
        'peak_to_average': np.max(window) / np.mean(window)
    }

该函数将原始负荷数据转换为四维特征向量，便于后续聚类或分类模型处理。均值体现整体水平，标准差反映波动性，偏度捕捉非对称性，峰均比揭示瞬时冲击特征。

第三章：高级特征衍生技术

3.1 傅里叶变换在负荷模式识别中的应用

频域特征提取原理

电力负荷信号具有周期性与非平稳性，傅里叶变换可将时域电流/电压信号转换至频域，揭示其谐波成分与主导频率。通过分析频谱峰值分布，可有效区分空调、冰箱等不同用电设备的工作模式。

快速傅里叶变换实现

import numpy as np
from scipy.fft import fft

def extract_frequency_features(signal, fs):
    N = len(signal)
    y_fft = fft(signal)
    freqs = np.fft.fftfreq(N, 1/fs)
    magnitude = np.abs(y_fft[:N//2])
    return freqs[:N//2], magnitude

该函数对输入信号进行FFT计算，fs为采样频率，输出对应频率点与幅值。通常取前半段频谱（正频率部分），用于后续模式分类。

典型负荷频谱特征对比

设备类型	基频(Hz)	主要谐波
LED灯	100	2次、3次
电机类	50	5次、7次

3.2 小波分析提取多尺度负荷波动特征

小波分析通过时频局部化处理，能够有效捕捉电力负荷中的多尺度波动特性。与傅里叶变换不同，小波在时间和频率维度均具备高分辨率，适用于非平稳负荷信号的分层分解。

多分辨率分解过程

采用离散小波变换（DWT）将原始负荷序列 $ x(t) $ 分解为近似分量（A）和细节分量（D）：

• D1：高频细节，反映小时级突变（如用电尖峰）
• D2-D4：中频波动，对应日周期模式
• A4：低频趋势，表征长期负荷变化

Python实现示例

import pywt
# 使用db4小波进行4层分解
coeffs = pywt.wavedec(load_series, 'db4', level=4)
d1, d2, d3, d4, a4 = coeffs

该代码调用PyWavelets库执行多层小波分解。'db4'表示Daubechies小波族中具有4个消失矩的基函数，适合平滑负荷曲线。分解后各子序列可作为特征输入至预测模型，增强对复杂波动模式的表达能力。

3.3 基于聚类的负荷行为标签化策略

在智能电网数据分析中，用户负荷行为的模式识别是实现精细化管理的关键。通过无监督学习中的聚类算法，可将具有相似用电特征的用户自动归类，进而赋予如“早高峰型”、“夜间活跃型”等语义化标签。

典型聚类流程

1. 数据预处理：对原始负荷序列进行归一化与降维
2. 特征提取：构建日负荷曲线、峰谷差、均值等特征向量
3. 聚类建模：采用K-means或DBSCAN划分用户群体
4. 标签生成：根据聚类中心特征命名各簇行为类型

代码示例：K-means聚类实现

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0).fit(X_features)
labels = kmeans.labels_  # 输出每个用户的类别标签

该代码段对预提取的负荷特征矩阵 X_features 进行四分类聚类，n_clusters 表示期望划分的用户行为类别数，labels_ 即为生成的标签数组，可用于后续的差异化需求响应策略制定。

第四章：特征优化与工程实践

4.1 特征相关性分析与冗余消除

在构建高效机器学习模型时，特征间的相关性分析是提升模型性能的关键步骤。高相关性特征不仅增加计算开销，还可能导致模型过拟合。

相关性矩阵计算

使用皮尔逊相关系数评估数值型特征间的线性关系，Python 中可通过 pandas 快速实现：

import pandas as pd
correlation_matrix = data.corr(method='pearson')

该代码输出对称矩阵，值域为 [-1, 1]，绝对值越接近 1 表示线性相关性越强。

冗余特征识别与移除

设定阈值（如 0.9）筛选高相关特征对，并保留信息量更高的特征。常用策略包括：

• 保留方差较大的特征
• 基于业务含义选择更具解释性的变量
• 结合后续模型的特征重要性评分进行决策

通过此流程可有效降低维度，提升模型泛化能力。

4.2 基于模型重要性的特征选择方法

基于模型的特征选择方法利用机器学习模型自身提供的特征重要性评分，筛选对预测目标贡献最大的特征子集。这类方法在树模型中尤为常见，如随机森林和梯度提升树（GBDT），其分裂准则天然反映特征的重要性。

特征重要性提取示例

以随机森林为例，可通过以下代码获取特征重要性：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

importance = model.feature_importances_
indices = np.argsort(importance)[::-1]

for i in range(X_train.shape[1]):
    print(f"Feature {i}: {importance[indices[i]]:.4f}")

该代码训练一个随机森林分类器，并输出各特征的重要性得分。`feature_importances_` 属性返回归一化的权重值，值越大表示该特征在决策过程中影响越强。通过排序可优先保留前k个关键特征。

常用实现策略

• 使用 SelectFromModel 自动筛选高于阈值的特征
• 结合交叉验证评估所选特征的泛化能力
• 可视化重要性分布辅助决策

4.3 特征缩放、编码与缺失值鲁棒处理

特征缩放的重要性

在机器学习中，不同特征的量纲差异会导致模型偏向数值较大的特征。标准化（Standardization）和归一化（Normalization）是常用手段：

• 标准化：将数据转换为均值为0、标准差为1的分布
• 归一化：将数据缩放到[0,1]或[-1,1]区间

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

该代码对特征矩阵 X 进行标准化处理，fit_transform 先计算均值和标准差，再执行缩放。

类别特征编码

使用 OneHotEncoder 将离散类别转化为二进制向量，避免引入虚假的顺序关系。

缺失值鲁棒处理

方法	适用场景
均值/中位数填充	数值型，缺失较少
KNN填充	数据存在局部相关性

这些策略提升模型对不完整数据的容忍度。

4.4 在线特征更新机制与实时系统集成

在实时机器学习系统中，在线特征更新是保障模型时效性的关键环节。传统批处理特征生成存在延迟，难以应对快速变化的业务场景。

数据同步机制

采用变更数据捕获（CDC）技术，从数据库日志实时提取特征变更。结合Kafka作为消息中间件，实现高吞吐、低延迟的数据流传递。

// 特征更新消费者示例
func ConsumeFeatureUpdate(msg *kafka.Message) {
    var update FeatureUpdate
    json.Unmarshal(msg.Value, &update)
    // 更新在线特征存储Redis
    redisClient.HSet(context.Background(), 
        update.UserID, 
        "embedding", 
        update.Vector)
}

上述代码监听Kafka主题，解析特征更新消息并写入Redis哈希结构，支持毫秒级特征刷新。

系统集成架构

组件	作用
Debezium	捕获数据库变更
Kafka	缓冲与分发事件流
Flink	实时特征聚合
Redis	在线特征存储

第五章：结语与未来方向

边缘计算的融合趋势

随着物联网设备数量激增，将模型推理下沉至边缘端成为关键路径。例如，在智能工厂中，基于TensorFlow Lite部署的缺陷检测模型可在树莓派上实现实时分析，延迟控制在80ms以内。

• 降低云端带宽压力
• 提升数据本地化处理能力
• 增强隐私合规性

自动化机器学习演进

AutoML工具链正逐步覆盖特征工程、超参优化与模型压缩全流程。Google的Vertex AI已支持自动文本分类pipeline构建，企业可在三天内完成从原始日志到API服务的部署。

# 示例：使用KerasTuner进行CNN超参搜索
tuner = RandomSearch(
    build_model,
    objective='val_accuracy',
    max_trials=20)
tuner.search(train_data, validation_data=val_data)

可信AI系统建设

维度	技术方案	应用场景
可解释性	SHAP值分析	金融风控决策
公平性	AIF360工具包	招聘筛选系统

模型生命周期管理流程：

1. 需求定义与数据采集
2. 原型验证（PoC）
3. MLOps流水线集成
4. 灰度发布与监控
5. 版本回滚机制触发