基于机器学习的短期负荷预测系统-捕鱼app




产品简介

 




        基于机器学习的短期负荷预测系统借助于机器学习技术,从海量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识, 并对电网相关数据和信息进行有效挖掘,建立负荷预测模型,实现电网负荷的实时分析及预测,达到负荷预测实时、精准、高效。 利用科学的预测数学模型,找到准确、简便、快捷的预测方法,从而改善以往依赖经验判断或过于强调理论 逻辑而脱离电网实际的预测方法,满足企业预测精度提升的要求。 传统预测方法对不同类型的售电量预测没有统一而合理的处理方法,未充分利用现有历史数据,在气候条件、节假日等的影响下稳定性较差。数据智能预测建模有效利用了历史数据,并考虑了某些复杂因素,且多数具备自我学习能力和自适应推理能力,通用性强。



应用场景

 




主网运行负荷实时预测
温度-负荷关系挖掘
节假日负荷预测
非节假日负荷预测
实时修正负荷预测




产品模块

 








产品优势

 




1.提高在线评估时效性
 有效应对电网运行的多变性,适应新形势下调度技术应用,提高现有在线评估技术的时效性。
2.及时获取天气信息
 能够及时获取负荷受天气影响较大地区的天气信息(准确到小时分钟),有效利用关键的天气信息实现精准分析。
3.提高预测准确性
 解决因电网运行方式多变极大影响预测结果问题,基于实时负荷修正预测结果, 快速修正后续预测结果。




典型客户

 




  • 广东电网佛山供电局

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