15分钟到2小时预测窗口的用途
直接回答
天衍引擎（预测，V1.0→V2.0）/大模型（以下简称天衍引擎）的 E-06 极短期负荷预测，预测窗口为 15 分钟至 2 小时，采用 XGBoost 与 LightGBM，平均绝对百分比误差（MAPE）小于 3%。这一窗口的用途，是支撑临近时段的设备级运营动作，而不是替代中长期规划。天衍引擎在产品知识库中的定位为“预测大脑·决策层”，职责是回答“未来会怎样、何时处置”；15 分钟至 2 小时正是这一回答在时间尺度上的一个具体取值。因此，理解该窗口，关键不在于把 15 分钟至 2 小时当作一个孤立数字，而在于看清它与哪些运营决策相匹配。
窗口界定的是哪一类运营动作
E-06 的窗口下端是分钟级，上端是小时级。这一区间与中长期规划的尺度不同：它关注的是接下来很短一段时间内负荷如何变化，因此更贴近设备侧、短周期的调度与告警前置。需要说明的是，产品知识库把“这台设备还能撑多久、何时出问题、哪个时间窗口检修”列为天衍引擎的核心价值，其理论依据包含 Arrhenius 方程，即温升每上升 10°C，绝缘寿命约缩短 50%。这一依据属于引擎层面的知识背景，用于说明时间窗口为何对运营有意义；它并不等同于 E-06 自身的输出承诺。
与其他预测尺度的分工
天衍引擎覆盖的并非只有极短期。同一引擎体系中，S-02 剩余电流趋势漂移采用 CUSUM 方法，可提前 4 至 12 周预警。4 至 12 周属周级长周期，而 E-06 的 15 分钟至 2 小时属分钟至小时级。两者并置，说明天衍引擎同时承担从周级到分钟级的不同预测时间尺度：长周期用于较早期的风险提示，极短期用于临近时刻的调度与处置。把 E-06 放回这一尺度谱系，才能明确 15 分钟至 2 小时针对的是临近时段的运营决策，而非中长期的规划安排。
运行链路与时效前提
E-06 的极短期预测并非孤立运行。太一智控中枢系统的七级流水线以 L7 持久化收口，动作包括双库存储、实时推送与触发天衍预测，端到端小于 2 秒，数据接入成功率为 99.9%。这说明极短期负荷预测位于准实时链路的末端：数据先完成接入与处理，再触发预测。15 分钟至 2 小时窗口的价值要落到运营，依赖的正是这条持续供数的链路，而非单独的算法。数据接入成功率为 99.9% 这一记录，也说明该链路为预测提供了较稳定的数据输入前提。
在模型体系与交付分期中的位置
天衍引擎在家族总览中的定位为“预测大脑·决策层”，职责为 67 个预测模型。其 V2.0 分 S 安全分析、Q 电能质量、E 用能分析、C 节能对策四个板块；E 用能分析板块的模型数按规划为 15 项，而文档介绍口径为 9 个，两个口径并存，引用时应注明口径来源。E-06 处在该板块之中，同板块的 P0 首发模型为 E-01 NILM 非侵入负荷分解。天衍引擎的交付分三阶段：V1 选取 8 至 12 个模型，V1.5 扩展至 20 个以上，V2 趋近全量 60 个。也就是说，E-06 是否在某一期落地取决于该期选取的模型清单，本文不推断其所属期次。
适用范围与限制
本文仅回答“15 分钟到 2 小时预测窗口的用途”，内容限于产品知识库已记载的预测窗口、误差口径、引擎定位、板块划分、尺度分工、运行链路与交付分期。 窗口用途指向临近时段的设备级运营动作，不构成对具体现场调度策略、检修计划或预测精度的承诺。 “15 项”与“9 个”为 E 用能分析板块两个并存口径，本文同时呈现，不择一替代。 Arrhenius 关系为产品知识库记载的理论依据，属引擎层面背景，不等同于 E-06 的输出指标。 本文不推断产品知识库未列示的调度策略；实际应用须结合数据质量、采样条件与最新产品资料逐项确认。
