日前，國(guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司人工智能預(yù)測(cè)中心投入應(yīng)用。該中心集模型建模與預(yù)測(cè)服務(wù)等功能于一體，依托智能化算法和無(wú)代碼建模技術(shù)，能夠開(kāi)展高精度且場(chǎng)景豐富的省級(jí)電量負(fù)荷預(yù)測(cè)和新能源出力預(yù)測(cè)，助力該公司精準(zhǔn)高效開(kāi)展生產(chǎn)調(diào)度。
據(jù)了解，新能源的波動(dòng)性、間歇性和不穩(wěn)定性特點(diǎn)給電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行和科學(xué)調(diào)度帶來(lái)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的電力預(yù)測(cè)方式在面對(duì)電力負(fù)荷周期性變化、天氣因素及節(jié)假日客戶行為等多重變量時(shí)，存在預(yù)測(cè)精度不足、靈活性受限等問(wèn)題。為此，國(guó)網(wǎng)浙江電力在擁有700TFLOPS(每秒峰值速度)的高性能服務(wù)器上部署人工智能預(yù)測(cè)中心，依托歷史電量負(fù)荷和氣象數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和無(wú)代碼建模技術(shù)，提升相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力。
在模型建模方面，人工智能預(yù)測(cè)中心打造模型“中央廚房”，內(nèi)置12種模型算法，可個(gè)性化生成調(diào)度、營(yíng)銷(xiāo)等多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的專(zhuān)用模型。在預(yù)測(cè)服務(wù)方面，該中心動(dòng)態(tài)整合電網(wǎng)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等維度數(shù)據(jù)，提升在電力負(fù)荷周期性變化、天氣因素等多重變量影響下的全社會(huì)用電量預(yù)測(cè)能力。
以月度全社會(huì)口徑電量負(fù)荷預(yù)測(cè)為例，人工智能預(yù)測(cè)中心可根據(jù)氣象數(shù)據(jù)、節(jié)假日信息和歷史用電記錄等大數(shù)據(jù)資源，動(dòng)態(tài)調(diào)整預(yù)測(cè)模型，提高中長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
目前，人工智能預(yù)測(cè)中心已在電量、負(fù)荷、能耗及新能源出力預(yù)測(cè)等電力調(diào)度業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應(yīng)用，并能根據(jù)業(yè)務(wù)需要不斷拓寬應(yīng)用場(chǎng)景。(徐梓沐 章九鼎 宋昊旻)
評(píng)論