日前，國網(wǎng)浙江省電力有限公司人工智能預測中心投入應用。該中心集模型建模與預測服務(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)景豐富的省級電量負荷預測和新能源出力預測，助力該公司精準高效開(kāi)展生產(chǎn)調度。
據了解，新能源的波動(dòng)性、間歇性和不穩定性特點(diǎn)給電力系統的安全運行和科學(xué)調度帶來(lái)挑戰。傳統的電力預測方式在面對電力負荷周期性變化、天氣因素及節假日客戶(hù)行為等多重變量時(shí)，存在預測精度不足、靈活性受限等問(wèn)題。為此，國網(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測中心，依托歷史電量負荷和氣象數據等大數據，應用深度學(xué)習和無(wú)代碼建模技術(shù)，提升相關(guān)數據預測能力。
在模型建模方面，人工智能預測中心打造模型“中央廚房”，內置12種模型算法，可個(gè)性化生成調度、營(yíng)銷(xiāo)等多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的專(zhuān)用模型。在預測服務(wù)方面，該中心動(dòng)態(tài)整合電網(wǎng)、社會(huì )、經(jīng)濟等維度數據，提升在電力負荷周期性變化、天氣因素等多重變量影響下的全社會(huì )用電量預測能力。
以月度全社會(huì )口徑電量負荷預測為例，人工智能預測中心可根據氣象數據、節假日信息和歷史用電記錄等大數據資源，動(dòng)態(tài)調整預測模型，提高中長(cháng)期電力負荷預測準確率。
目前，人工智能預測中心已在電量、負荷、能耗及新能源出力預測等電力調度業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應用，并能根據業(yè)務(wù)需要不斷拓寬應用場(chǎng)景。(徐梓沐 章九鼎 宋昊旻)
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