能源供应相关的创新方案

能源供应相关的创新方案

负荷预测

负荷预测

利用人工智能技术预测负荷,
并优化发电系统

利用人工智能技术预测负荷,
并优化发电系统

要持续推动减碳进程,就必须优化燃料使用及将可再生能源纳入发电燃料组合。公用事业公司依靠各种外部因素和内部资源精确执行电力负荷预测。另外, 通过整合数字功能,公用事业公司可以实时分析数以百万数据点并进行动态预测,以尽量提高运营效率及优化电网层面的电力供需平衡。

传统的负荷预测由经验丰富的规划人员利用各种能源系统模型来作出判断。其过程繁复,当中涉及分析大量过往的数据和外部因素, 因此亦存在一定局限性。这种由人手操作的程序并不能促进知识转移。如能将能源系统建模和预测过程数码化,这会是减少能源消耗和提高能源效率有效及科学的方法。

如何运作?

如何运作?

我们认为,理想的负荷预测解决方案应利用大数据科技和机器学习算法对数据点进行分析,并与过往的负荷数据进行比较。该分析可用于实时执行能源建模,以优化发电阶段的效率。此外,使用以人工智能技术为基础的负荷和用电预测引擎亦有助执行比人手操作更为准确及精细的预测。

一个有效的负荷预测解决方案,应该协助规划人员准确地执行针对翌日用电需求的短期负荷预测,并推荐最合适的供电方案,使规划人员能够有效地评估和规划发电。

特点

特点

该解决方案应包括一个支持人工智能的预测引擎,用于分析过往负荷数据并将之与实时用电量和天气因素进行比较。基于可能出现的情况,系统可以在短时间内提供多种负荷数据分析。

该算法不仅可以提供多种负荷数据,可以为规划人员推荐最合适的的供電方案。最终选择的方案会自动储存,以供机器学持续改善预测机制。

该引擎需要持续处理实时数据, 并能够以15分钟为间隔, 精确预测能源需求, 以便规划者可以及时进行调整,确保电网平衡。

好处

好处