產(chǎn)品簡介
短期負荷預測解決方案借助于機器學習技術(shù),從海量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識,并對電網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)和信息進行有效挖掘,建立負荷預測模型,實現(xiàn)電網(wǎng)負荷的實時分析及預測,達到負荷預測實時、精準、高效。
利用科學的預測數(shù)學模型,找到準確、簡便、快捷的預測方法,從而改善以往依賴經(jīng)驗判斷或過于強調(diào)理論邏輯而脫離電網(wǎng)實際的預測方法,滿足企業(yè)預測精度提升的要求。
傳統(tǒng)預測方法對不同類型的售電量預測沒有統(tǒng)一而合理的處理方法,未充分利用現(xiàn)有歷史數(shù)據(jù),在氣候條件、節(jié)假日等的影響下穩(wěn)定性較差。數(shù)據(jù)智能預測建模有效利用了歷史數(shù)據(jù),并考慮了某些復雜因素,且多數(shù)具備自我學習能力和自適應推理能力,通用性強。
應用場景
主網(wǎng)運行負荷實時預測
溫度-負荷關(guān)系挖掘
節(jié)假日負荷預測
非節(jié)假日負荷預測
實時修正負荷預測
產(chǎn)品模塊
產(chǎn)品優(yōu)勢
1.提高在線評估時效性
有效應對電網(wǎng)運行的多變性,適應新形勢下調(diào)度技術(shù)應用,提高現(xiàn)有在線評估技術(shù)的時效性。
2.及時獲取天氣信息
能夠及時獲取負荷受天氣影響較大地區(qū)的天氣信息(準確到小時分鐘),有效利用關(guān)鍵的天氣信息實現(xiàn)精準分析。
3.提高預測準確性
解決因電網(wǎng)運行方式多變極大影響預測結(jié)果問題,基于實時負荷修正預測結(jié)果,快速修正后續(xù)預測結(jié)果。
典型客戶
廣東電網(wǎng)佛山供電局
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