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企业电力消耗预测系统"EMAS.FORECAST"
"EMAS.FORECAST"是通过机器学习模型预测所需参数的通用预测系统。
原始数据
天气预报
天气档案
数据准备
缺失值填补
已知错误值校正
影响数值的特征生成
时间偏移
日期类型
特征选择与加权
选择最相关特征
确定各特征权重
模型部署
机器学习执行
模型创建及生产环境部署
可达到的最高预测精度
评估
监控
重新训练
产品应用
- 消耗预测：
- 面向能源销售公司
- 面向大型企业
-
发电预测：
- 面向太阳能电站
- 面向风力发电站
- 高峰时段预测（适用于各类组织：既包括希望最小化容量支付的消费者，也包括发电公司）
- 核电站最大发电量预测
- 日前市场价格预测、热网参数及其他商业指标（作为EMAS.OPT的附加数据源）
委任事宜
EMAS.FORECAST小时级电力消耗预测程序专为电力批发和零售市场参与者开发，旨在提高消耗预测准确性并降低电力采购成本。
企业电力成本优化系统包含可实现以下功能的软件：
- 收集和处理所有预测所需的原始数据（发电事实数据、气候条件档案、气候预测）；
- 数据"准备"包括删除已知错误值、特征生成和丰富；
- 构建和训练预测模型；
- 基于模型进行消耗/发电参数预测；
- 自动确定模型在当前数据上的准确性，并在需要时启动自校准（重新训练）。
该计划的主要特点
- 电力消耗量预测；
- 系统运营商高峰时段预测；
- 电力成本优化；
- 大型企业为能源供应商准备高精度电力消耗投标；
- 降低电力消费者成本。
陈述报告
开发流程包括：
- 收集和处理原始数据（来自客户的统计数据以及天气数据、ATS和系统运营商网站等开放外部数据）；
- 数据预处理、异常值去除、基于原始数据的新特征生成；
- 创建各种模型池以选择最适合任务的模型，并根据统一指标选择最佳模型；
- 建立模型重新训练标准，当预测精度下降或经过特定时间间隔时启动；
- 实时测试；
- 将产品集成到客户基础设施/作为服务提供。
优势
- EMAS.Forecast模块的微服务架构可轻松集成到业务流程中；
- 从能源零售商和工业企业所需的所有来源自动实时收集数据，保证完整性；
- 预测结果与实际数据的直观对比分析；
- 客户部门可轻松生成报告（难度不超过Excel数据透视表）；
- 与外部信息系统集成；
- 分析信息呈现方式高度灵活；
- 信息的可用性在任何时候和任何地方—使用"瘦客户端"技术（门户网站），给 从平板电脑/手机控制过程的能力;
- EMAS.FORECAST模块的数学算法采用Python的先进数据处理技术和数学建模方法；
- EMAS.FORECAST生产计划程序可实现最高预测精度，提高电力市场效率并最大化公司边际利润。
接口示例
