Прогнозирование объемов потребления электроэнергии
Система позволяет повысить результативность работы компании за счет автоматизации загрузки, хранения, накопления, анализа информации, необходимой для прогнозирования, построения и обучения моделей, прогнозирования энергопотребления на базе моделей с использованием искусственного интеллекта.
Система включает в себя внедрение программного комплекса, который позволяет:
- Собрать и обработать все необходимые для прогнозирования исходные данные (факты выработки, архивы климатических условий, прогнозы климатических условий);
- Проводить «подготовку» данных, включая удаление заведомо ложных значений, генерацию и обогащение признаков;
- Построить и обучить модель прогнозирования;
- На базе модели производить прогнозирование необходимых параметров потребления/выработки;
-Автоматически определять точность модели на текущих данных и при необходимости запускать самокалибровку (переобучение).
Прогнозирование объемов потребления электроэнергии
Прогнозирование пиковых часов СО;
Решение других задач прогнозирования
Составление крупными предприятиями максимально точных заявок для энергоснабжающих организаций на потребление электроэнергии
Снижение затрат для потребителя электроэнергии
Автоматизация и гарантия полноты загружаемой информации из всех источников, необходимых энергосбытовым организациям и промышленным предприятиям
Грамотный анализ потребления электроэнергии на предприятии
Автоматизированный сбор информации в режиме реального времени
Легкость построения произвольных отчетов силами подразделений Заказчика (не сложнее работы со сводными таблицами Excel)
Интеграция с внешними информационными системами
Высокая вариативность в способах предоставления аналитической информации
Доступность информации всегда и везде - использование технологии «тонкого клиента» (веб-портал), дает возможность контролировать процесс с планшета / мобильного телефона
Математические алгоритмы модуля EMAS. FORECAST разработаны с использованием передовых технологий обработки данных и методов математического моделирования на языке программирования Python.
Особенностью Системы является подготовка данных для моделирования с помощью стратегии интеллектуальной компенсации (точности) и адаптивных алгоритмах подготовки данных
Программа для планирования производства EMAS. FORECAST позволяет достигнуть максимальной точности прогноза потребления и прогноза пиковых часов, что повышает эффективность работы на ОРЭМ и способствует оптимизации затрат
