背景
OpenPTS 的负荷/价格预测端点目前是接入点（默认 501，DEMO_MODE 返回合成数据）。为了帮助二次开发者理解如何接入自己的算法，提供一个最简的真实算法 demo 会非常有价值。
目标
在 backend/internal/handler/load.go 的 Forecast 方法中，实现一个最简的预测算法（非 demo 合成，而是基于历史数据的真实计算），例如：
- 移动平均：取最近 N 天同时刻的负荷均值作为预测
- 或 相似日法：找历史中相同星期几的日期，取其曲线
算法不需要多精准，目的是演示接入流程：取历史数据 → 计算 → 填充 algoForecastResponse → 返回。
接入点
- 文件：
backend/internal/handler/load.go 的 Forecast 方法
- 历史数据：
h.repo.GetRecentCurves(ctx, customerID, targetDate, 30)
- 响应 DTO：
algoForecastResponse（已定义）
- 文件顶部有
// 接入指引 注释
验证
go build ./... 通过- 用 demo 环境
bash scripts/demo.sh 起服务后，POST /api/v1/load/forecast 返回基于历史的预测（method 字段不再是 demo-synthetic）
欢迎提问！这个 issue 适合想了解 OpenPTS 算法接入机制的开发者。
背景
OpenPTS 的负荷/价格预测端点目前是接入点（默认 501，DEMO_MODE 返回合成数据）。为了帮助二次开发者理解如何接入自己的算法，提供一个最简的真实算法 demo 会非常有价值。
目标
在
backend/internal/handler/load.go的Forecast方法中，实现一个最简的预测算法（非 demo 合成，而是基于历史数据的真实计算），例如：算法不需要多精准，目的是演示接入流程：取历史数据 → 计算 → 填充
algoForecastResponse→ 返回。接入点
backend/internal/handler/load.go的Forecast方法h.repo.GetRecentCurves(ctx, customerID, targetDate, 30)algoForecastResponse（已定义）// 接入指引注释验证
go build ./...通过bash scripts/demo.sh起服务后，POST /api/v1/load/forecast返回基于历史的预测（method 字段不再是 demo-synthetic）欢迎提问！这个 issue 适合想了解 OpenPTS 算法接入机制的开发者。