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產品簡介
短期負荷預測解決方案借助于機器學習技術,從海量數據中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識,并對電網相關數據和信息進行有效挖掘,建立負荷預測模型，實現電網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驗判斷或過于強調理論邏輯而脫離電網實際的預測方法，滿足企業預測精度提升的要求。
傳統預測方法對不同類型的售電量預測沒有統一而合理的處理方法,未充分利用現有歷史數據,在氣候條件、節假日等的影響下穩定性較差。數據智能預測建模有效利用了歷史數據,并考慮了某些復雜因素,且多數具備自我學習能力和自適應推理能力,通用性強。
應用場景
主網運行負荷實時預測
溫度-負荷關系挖掘
節假日負荷預測
非節假日負荷預測
實時修正負荷預測
產品模塊
產品優勢
1.提高在線評估時效性
有效應對電網運行的多變性,適應新形勢下調度技術應用,提高現有在線評估技術的時效性。
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的天氣信息(準確到小時分鐘)，有效利用關鍵的天氣信息實現精準分析。
3.提高預測準確性
解決因電網運行方式多變極大影響預測結果問題,基于實時負荷修正預測結果，快速修正后續預測結果。
典型客戶
- 廣東電網佛山供電局
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