电价预测 · AI 日报 · 数据库闭环 · 模型运维 · 桌面控制台
一个面向电力市场运营分析场景的本地化智能预测与报告生成系统。
智能运营分析项目是一个基于 Python 构建的综合型数据分析与预测系统，主要面向电力市场日前电价预测、运营日报生成、模型运维、结果归档和桌面端可视化管理等场景。
项目将市场价格数据、负荷数据、天气数据和历史运行结果整合为统一的数据分析链路，并通过机器学习模型完成未来 24 小时电价预测。系统还可以基于预测结果生成结构化 AI 分析摘要和 Word 报告，并通过桌面控制台集中展示预测结果、风险时段、模型状态、报告记录和运行日志。
本项目适合作为电力交易辅助分析、运营决策支持、预测模型演示、数据闭环管理和本地化智能分析系统的完整项目案例。
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⚡ 未来 24 小时电价预测
支持基于历史价格、负荷、天气和时间特征进行正式前瞻预测，输出小时级预测结果。 -
📊 预测结果可视化
展示预测价格趋势、最高价、最低价、峰谷价差、风险等级、高风险时段和业务摘要。 -
🤖 AI 报告生成
将预测结果、风险信息和模型摘要转换为结构化输入，生成面向业务人员阅读的运营分析报告。 -
🧠 模型运维管理
支持 Active 模型查看、候选模型对比、模型版本记录、误差趋势分析和模型优化操作。 -
🗄️ 数据库闭环管理
支持原始数据、预测结果、AI 摘要、报告记录、模型注册表和运行事件等内容落库，便于追踪与审计。 -
🕒 任务计划与一键运行
支持通过桌面控制台或脚本触发快速预测、数据刷新、模型重训、报告生成和健康检查。 -
🖥️ 桌面端控制台
采用本地 GUI 控制台形式，提供统一入口，降低脚本操作门槛，方便业务人员和数据人员使用。
控制台首页提供预测、报告、模型、数据库和任务计划的集中操作入口，可查看系统状态、数据库连接状态、最新数据时间、最新预测时间和运行日志。
预测结果中心展示未来 24 小时预测明细、预测趋势图、风险等级、峰谷价差、最高价和最低价时段，并给出业务解读。
系统会自动提取高价时段、低价时段、尖峰风险时段和波动较大时段，辅助识别需要重点关注的预测窗口。
AI 报告中心用于查看历史报告、报告预览、可信检查结果和报告审核状态，便于对 AI 生成内容进行复核和归档。
模型中心用于查看模型版本、Active 模型、候选模型、误差趋势和模型产物状态，并支持模型更新、候选模型对比和模型优化等操作。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| 数据刷新模块 | 负责获取市场价格、负荷、天气等数据，并完成标准化处理。 |
| 主数据构建模块 | 将多源数据按时间粒度合并，形成可用于建模和预测的主表。 |
| 预测引擎模块 | 基于特征工程和机器学习模型生成未来 24 小时预测结果。 |
| 快速预测模块 | 加载已登记的 Active 模型执行快速推理，适合日常运行。 |
| AI 摘要模块 | 将预测结果、模型指标和风险信息整理成结构化摘要。 |
| AI 报告模块 | 基于结构化摘要生成业务分析报告，并支持兜底报告逻辑。 |
| 模型运维模块 | 负责模型注册、Active 模型加载、误差记忆、偏差校正和自动优化。 |
| 数据库模块 | 负责数据落库、迁移、查询、结果追踪和运行审计。 |
| 桌面控制台模块 | 提供可视化操作入口，包括控制台、预测中心、AI 报告中心、模型中心和日志中心。 |
项目整体采用“本地脚本总控 + 服务层封装 + 预测引擎 + 模型运维 + 数据库闭环 + 桌面 GUI”的架构。
用户操作 / 定时任务
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桌面控制台 / 一键脚本
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运行总控层
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├── 数据刷新与主表构建
├── 快速预测 / 完整训练
├── AI 摘要构建
├── AI 报告生成
├── 结果归档
└── 数据库同步
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预测结果 / AI 报告 / 模型记录 / 日志审计
| 类型 | 技术 |
|---|---|
| 开发语言 | Python |
| 数据处理 | pandas、numpy、openpyxl |
| 机器学习 | scikit-learn、joblib、XGBoost、LightGBM ，可扩展 LSTM、GRU、Transformer等 |
| 可视化 | matplotlib |
| 数据库 | MySQL、SQLAlchemy、pymysql |
| AI 报告 | 本地大模型服务 / OpenAI-compatible 接口，可按环境配置 |
| 桌面端 | PySide6、PySide6-Fluent-Widgets |
| 配置管理 | YAML、环境变量、.env.example 模板 |
| 自动化运行 | Windows BAT、PowerShell、任务计划 |
项目根目录/
├─ ui/ # 桌面控制台界面
├─ services/ # 服务层封装
├─ prediction_engine/ # 快速预测与预测引擎
├─ model_ops/ # 模型运维、自学习、偏差校正
├─ migrations/ # 数据库迁移脚本
├─ tests/ # 测试脚本
├─ docs/ # 项目文档和截图
├─ output/ # 数据处理输出，建议按需上传示例文件
├─ 自动化输出/ # 报告和结果输出，建议上传脱敏示例
├─ main_daily_run.py # 主运行入口
├─ database_utils.py # 数据库工具
├─ requirements.txt # Python 依赖
├─ README.md # 项目说明
├─ .gitignore # 忽略敏感文件和临时文件
└─ .env.example # 环境变量示例，不包含真实密钥
pip install -r requirements.txt项目建议使用 .env.example 作为配置模板，在本地复制为 .env 后填写真实环境配置。
cp .env.example .env.env 文件只应保存在本地，不应提交到代码仓库。
python -m ui.app也可以通过项目提供的一键启动脚本打开桌面控制台。
日常使用时建议优先采用“更新数据 + 快速预测”模式，避免每次都重新训练模型。
当需要更新候选模型、评估模型效果或进行模型运维时，再执行完整训练或模型优化流程。
系统运行后通常会生成以下内容：
自动化输出/
├─ current/
│ ├─ 电价智能分析综合报告.docx
│ ├─ ai_report_structured.json
│ ├─ ai_input_summary.json
│ └─ prediction_result.xlsx
├─ archive/
│ └─ 历史运行结果归档
└─ logs/
└─ 运行日志
主要输出包括：
- 未来 24 小时预测结果
- 预测趋势图
- 风险时段分析
- 业务摘要
- AI 结构化报告
- Word 分析报告
- 模型运行记录
- 数据库同步记录
- 运行日志
本项目的核心价值在于打通了从数据获取、数据清洗、特征工程、模型预测、风险识别、AI 解读、报告生成、结果归档到数据库追踪的完整闭环。
相比单一预测脚本，本项目更强调可运行、可查看、可追踪、可复用和可维护，适合作为数据分析、机器学习建模、AI 工程落地和业务运营分析结合的综合项目案例。
当前展示版本：v2.5.x
运行方式：本地桌面控制台 + Python 脚本
适用环境：本地演示、个人项目、内部分析系统原型、可扩展为企业级部署
本 README 仅用于项目展示和功能说明，不包含真实账号、密码、API Key、Token 或生产环境敏感配置。
项目实际运行配置应以本地环境变量和私有配置文件为准。