回顾竞赛历程，清能互联在此前的月度排名中已累计斩获5次月度冠军，7月再度登顶后，本年度累计夺冠次数已达6次，展现出展现出卓越的技术实力与稳定性。7月竞赛中，清能互联以107.81分的最终得分高居榜首，在全部13支参赛队伍中脱颖而出。本次竞赛针对南方区域（全网+五省区+深圳市）的次日及未来14天负荷（含系统口径与统调口径）开展高强度预测比拼，清能互联在四项关键任务中领跑全场，整体技术稳定性与预测精度持续保持在行业前列。

【月度得分排名】

▲7月得分排名

根据竞赛月报数据，清能互联在7月全部四个考核维度中均表现突出：

• 次日统调负荷预测：

  综合得分105.99分，其中全网及广东、广西、云南、贵州、海南、深圳各区域月平均准确率均处于参赛队伍前列；

  
  

• 次日系统负荷预测：

  综合得分118.58分，在广东、广西、云南、贵州、海南、深圳各区域评分中均位居榜首；

  
  

• 未来14天统调负荷预测：

  综合得分95.82分，其中全网日峰最大负荷预测准确率达97.92%，在各参赛队伍中排名第一；

  
  

• 未来14天系统负荷预测：

  综合得分96.04分，全网日峰最大负荷预测准确率达98.17%，在各参赛队伍中排名第一。

▲统调负荷预测（D-1预测）

▲系统负荷预测（D-1预测）

▲统调负荷预测（D-14预测）

▲系统负荷预测（D-14预测）

上述数据充分表明，无论是在短期的日前负荷预测，还是在中期的未来14天负荷预测任务中，清能互联均保持了行业领先的预测精度，成为本次竞赛中综合实力最为突出的参赛队伍之一。

面对7月夏季高温、台风等复杂天气及节假日等多重挑战，清能互联的预测模型展现出卓越的场景适应能力。月报显示，在7月初台风影响期间，清能互联在多个区域获得特殊时段加分认可，全网准确率达98.48分（统调）/99.2分（系统），在极端天气条件下的预测精度经受住了考验。

【特殊时期预测情况】

这一稳定表现，得益于清能互联创新采用的MoE（混合专家模型）+大小模型协同架构，通过三级融合技术层层递进、协同发力，实现高精度预测。在多源数据融合层面，全面整合负荷、气象、节假日、政策等多维数据，构建完整特征体系；在多模型融合层面，依托MoE架构核心优势，动态调度多个“专家模型”分工协作，以适配不同区域、时段、场景的负荷特性；在预测结果融合层面，对多个“专家模型”的输出结果进行整合校准，结合大小模型协同的互补优势，有效抵消单一模型的预测波动。该技术有效解决了传统模型在极端天气、节假日等场景下的预测偏差问题，实现高精度、强泛化的双重优势。

清能互联始终致力于以人工智能与大数据技术推动电力系统数字化转型。本次在7月竞赛中重返榜首并累计六次夺冠，充分体现了其在负荷预测领域的算法优势与工程化落地能力，也为电网调度运行提供了更精准、更敏捷的决策支持。

未来，清能互联将继续秉承厚德、创新、开放、分享的核心价值观，践行“让每一度电更经济”的使命担当与社会责任，并以此次竞赛为契机，继续推动人工智能技术与电力调度业务的深度融合，为构建新型电力系统、保障电网安全稳定运行提供坚实的技术支撑。

注：月报数据来源于南方总调全网一体化AI负荷预测系统（大瓦特·天衍）。