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能源供應相關的創新方案

能源供應相關的創新方案

​​負載預測​

​​負載預測​

​​利用人工智能技術
預測負載，
並優化發電系統​

​​利用人工智能技術預測負載，並優化發電系統​

​​要持續推動減碳進程，就必須優化燃料使用及將可再生能源納入發電燃料組合。電力公司會根據各種外部因素和內部資源，進行精準的電力負載預測。除此之外, 電力公司亦可善用數碼技術，實時分析數百萬數據點，並透過動態預測實踐高效營運，從而在電網層面上改善電力供需的平衡。​

傳統的負載預測由經驗豐富的規劃人員利用各種能源系统模型來作出判斷。其過程繁複，當中涉及分析大量過往的數據和外部因素, 因此亦存在一定局限性。這種由人手操作的程序亦不利於知識轉移。如能將能源系统建模和預測過程數碼化，這會是減少能源消耗和提高能源效率有效及科學的方法。​

​​如何運作？​

​​如何運作？​

​​我們相信，一個理想的負載預測方案應利用大數據技術和機器學習算法對數據點進行分析，並與過往的負荷數據進行比較。這種分析可以用於實時能源建模，以改善發電效率。此外，使用以人工智能技術為基礎的負載和用電預測引擎亦有助執行比人手操作更為準確及精細的預測。​

​​一個有效的負載預測解決方案，理應讓規劃人員能夠精確地為下一天的用電量進行短期負載預測及建議最適合的供電方案，從而讓規劃人員能夠有效地評估及規劃發電。

​​方案特點​

​​方案特點​

​​該解決方案應該包括一個人工智能的預測引擎用於分析過往負荷數據將之與實時用電量和天氣因素進行比較，並根據所有可能出現的情況，系統可以在短時間內提供多種負荷數據分析。​

​​預測引擎的算法不僅能提供多種負荷數據，還可以為規劃人員推薦最適合的供電方案。最終選擇的方案會自動存儲，以供機器學習持續改善預測機制。​

​​預測引擎需能夠持續處理實時數據，並能夠以15分鐘為間隔， 精確預測能源需求，以便規劃者可以及時進行調整，確保電網平衡。​

方案優點

方案優點

​​提高預測準確性

通過數據驅動的決策提高預測準確性和效率。​

​​提高效率

減少人手操作和冗長審批過程中花費的時間和資源。​

​​將知識轉化為行動

提高數據透明度，有助專家轉移知識。​​