Прогнозирование потребления электроэнергии | ИНФОПРО
Вакансии
×
Вакансии

Мы постоянно расширяемся, поэтому сейчас у нас открыто 7 вакансий.

×
×
Спасибо за обращение
Мы обязательно свяжемся с Вами в ближайшее время.
А пока мы готовим ответ,
приглашаем в наши социальные сети
Мы используем файлы cookie, чтобы улучшать качество взаимодействия пользователей с нашим сайтом и персонализировать его содержимое. Продолжая использовать наш веб-сайт, Вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie. С Политикой использования файлов cookie можно ознакомиться здесь.
Понятно
Функции
  • Автоматизация сбора и обработки фактических данных в темпе их поступления (АСКУЭ, Системный оператор и др.), настройка прогнозных (метеоданные) и исторических данных (показатели поверхностной солнечной радиации и т. д.), подключение различных локальных источников, интеграция
  • Формирование единого хранилища данных, включающего в себя первичные данные, полученные из информационных измерительных систем, промежуточные и конечные результаты проводимых расчетов независимо от расчетного периода
  • Разработка и настройка модуля интеграции с прогнозными моделями
  • Разработка и настройка предоставления прогноза посредством автоматизированной отправки данных на электронную почту в заданном формате по событию получения результата прогноза от прогнозной модели
  • Разработка индивидуальных моделей под каждую ГТП
  • Визуализация данных на аналитических панелях

Преимущества
  • Возможность распознавать глубокие нелинейные зависимости
  • Невосприимчивость к длительности временным разрывов
  • Возможность обучения нейронной сети
  • Удобный понятный интерфейс

Эффекты
  • Повышение точности прогнозирования потребления
  • Упрощение анализа больших данных
  • Повышение достоверности данных
Прогнозирование потребления электроэнергии в энергетике и промышленности
Решение по прогнозированию потребления электроэнергии на базе машинного обучения (искусственного интеллекта) предназначено для энергосбытовых организация, энергоемких отраслей (металлургический комбинат, химическая промышленность, нефтегазовый комплекс, производство строительных материалов и др.). Система дает возможность прогнозировать пиковые часы, прогнозировать почасовое потребление электроэнергии, разрабатывать индивидуальные модели расчета под каждую ГТП. Цифровые модели прогнозирования возможно обучать с помощью искусственных нейронных сетей. Высокая точность прогноза потребления электроэнергии позволяет снизить затраты на Балансирующем рынке (БР), снизить энергопотребление за счет оптимизации режимов работы оборудования.
×
Скачать презентацию
Заполните и отправьте нам заявку. Мы направим презентацию на указанный электронный адрес.
Загрузка...
Презентация будет направлена на указанный электронный адрес
×
Свяжитесь с нами
Воспользуйтесь формой или звоните по телефону 8 800 600-24-01.
Звонки по России бесплатно.
Загрузка...
Обращение передано
×
Свяжитесь с нами
Воспользуйтесь формой или звоните по телефону 8 800 600-24-01.
Звонки по России бесплатно.
Загрузка...
Обращение передано