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2月12日,国网浙江电力人工智能预测中心正式投入运行。该中心集纳模型建模与预测服务功能,依托智能化算法和无代码建模技术,能够开展低门槛、高精度且场景丰富的人工智能预测,助力企业精准高效决策。
随着能源清洁化进程加速推进,分布式新能源等参与互动的电网主体日趋多元,电力系统正变得越来越复杂。
“传统的电力预测在面对电力负荷周期性变化、天气因素以及节假日用户行为等多变量时,依然存在着预测精度不足、灵活性受限等挑战。”国网浙江电力人工智能预测中心项目负责人、国网浙江信通公司新技术研究中心宋昊旻介绍,“我们将人工智能预测中心部署在拥有700TFLOPS(每秒峰值速度)的高性能服务器上,同时依托历史电量负荷和气象数据等大数据,引入深度学习和无代码建模技术,有效提升复杂多变量下电力预测能力。”
在模型建模方面,人工智能预测中心打造了模型“中央厨房”,内置12种模型算法,用户只需通过上传数据、数据筛选、训练模型和模型部署四个步骤即可低成本、个性化生成电力调度、营销、安监等细分领域的专用模型;在预测服务方面,该中心实现了电网、社会、经济等维度数据的动态整合,能够实现更加精准的预测分析。
上线试运行以来,国网浙江电力人工智能预测中心已应用于电量预测、负荷预测、能耗预测及新能源出力等场景预测,并能随着业务需要不断拓宽应用场景。
以月度全社会口径电量负荷预测为例,该中心能够根据气象数据、节假日信息和历史用电记录等大数据资源,动态调整预测模型。与传统预测方式相比,自上线试运行以来,中长期电力负荷预测准确率有了显著提升。
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