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负荷预测负荷预测器基于神经元网络技术,它是智能系统,至关重要地改进了用气负荷预测精度
负荷预测
负荷预测器基于神经元网络技术,它是智能系统,至关重要地改进了用气负荷预测精度。负荷预测极大地减少了供气风险,通过显著地减少预测计算的人力时间,提高了操作效率,帮助管道公司用这正确信息做出关键决策,从而带来更大的灵活,敏捷,以及改进下游用户的满意度。
预测引擎基于J-NeuralNet?神经元网络技术,一个通用的神经元模型。训练神经元使用历史负荷数据,例如气象数据,操作数据,经济数据来预测小时流量负荷
负荷预测器可以根据历史用气量,操作数据,气象数据,假日,日历、经济因素,价格因素,生产计划等相关因素建立预测模型,预测用户在未来某个时间的长期(一个月、一季度、一年等)或短期(一周、一天、一小时等)的用气需求量,从而帮助改进供需平衡,支持计划制定人员提前制定输气计划,实现nomination模式,可以与SSL的 在线或者离线模拟软件无缝集成或者与其它公司软件集成,计算出分配给下游用户的输气量,帮助调度人员指导生产运行
实施过程需要仔细选择相关数据(影响用气负荷)。这要求确定相关数据的数量和质量,数据源,数据访问。例如气象数据不仅仅作为未来的温度数据因素,也包括风速,风向,云层,等。输入的数据,得到的数据月准确,预测结果越准确。
点击下载:用气负荷预测器
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