主页 > 解决方案 > 能源供应相关的创新方案 > 电网相关创新方案 > 负荷预测 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。 阅读全文 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。 阅读全文

主页 > 解决方案 > 能源供应相关的创新方案 > 电网相关创新方案 > 高峰用电管理 能源供应相关的创新方案 能源供应相关的创新方案 高峰用电管理 高峰用电管理 自动化高峰用电管理 以改善能源效益 自动化高峰用电管理以改善能源效益 为了实现减碳目标及改善能源使用，工商客户都面临着种种压力。虽然每个界别均面临独有的挑战和复杂性，但对于设施经理来说，有效地分析能源数据和高峰用电管理都是一大难题。 一般来说，高峰用电管理工作过程都很繁复，因为会涉及过往用电量数据和其他外部因素的评估，而其有效性亦因此受到限制。此外，设施经理需要独立手动调整设备。所以，善用人工智能技术是未来实现自动化高峰用电管理以改善营运效率的最佳途径。 阅读全文 我们的想法 我们的想法 我们正在研究一种人工智能驱动的机器学习引擎。它可以有效地分析历史能源数据以产生能源概况，并执行特征工程以识别导致高峰用电耗的外部参数。这项技术有助工商企业的设施经理更好地管理高峰用电价目, 从而控制用电支出。 除了预测每日高峰用电的能力外，基于人工智能的算法还可以为不同规模和性质的运营场所推荐精确的设备设置，以优化能源效率和业务运营，同时最大限度地减少人为干扰。 阅读全文 我们正在构思 的​​方案特点​