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更新時(shí)間：2022-07-13 09:37:05瀏覽次數(shù)：253次
聯(lián)系我時(shí)，請告知來自 智能制造網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測負(fù)荷預(yù)測器基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，它是智能系統(tǒng)，至關(guān)重要地改進(jìn)了用氣負(fù)荷預(yù)測精度
負(fù)荷預(yù)測
負(fù)荷預(yù)測器基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，它是智能系統(tǒng)，至關(guān)重要地改進(jìn)了用氣負(fù)荷預(yù)測精度。負(fù)荷預(yù)測極大地減少了供氣風(fēng)險(xiǎn)，通過顯著地減少預(yù)測計(jì)算的人力時(shí)間，提高了操作效率，幫助管道公司用這正確信息做出關(guān)鍵決策，從而帶來更大的靈活，敏捷，以及改進(jìn)下游用戶的滿意度。
預(yù)測引擎基于J-NeuralNet?神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，一個(gè)通用的神經(jīng)元模型。訓(xùn)練神經(jīng)元使用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)，例如氣象數(shù)據(jù)，操作數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來預(yù)測小時(shí)流量負(fù)荷
負(fù)荷預(yù)測器可以根據(jù)歷史用氣量，操作數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)，假日，日歷、經(jīng)濟(jì)因素，價(jià)格因素，生產(chǎn)計(jì)劃等相關(guān)因素建立預(yù)測模型，預(yù)測用戶在未來某個(gè)時(shí)間的長期（一個(gè)月、一季度、一年等）或短期（一周、一天、一小時(shí)等）的用氣需求量，從而幫助改進(jìn)供需平衡，支持計(jì)劃制定人員提前制定輸氣計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)nomination模式，可以與SSL的 在線或者離線模擬軟件無縫集成或者與其它公司軟件集成，計(jì)算出分配給下游用戶的輸氣量，幫助調(diào)度人員指導(dǎo)生產(chǎn)運(yùn)行
實(shí)施過程需要仔細(xì)選擇相關(guān)數(shù)據(jù)（影響用氣負(fù)荷）。這要求確定相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)訪問。例如氣象數(shù)據(jù)不僅僅作為未來的溫度數(shù)據(jù)因素，也包括風(fēng)速，風(fēng)向，云層，等。輸入的數(shù)據(jù)，得到的數(shù)據(jù)月準(zhǔn)確，預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)確。
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