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負荷予測システム LVF
強力な歴史データ分析能力を備え、リアルタイムで現在の環境の変化を捉え、正確な予測を実現。予測精度は95%以上に達します。
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データを統合し、柔軟に予測します。歴史的大規模データから長期的な負荷パターンを統合し、同時に最新のリアルタイム負荷データと気象データを取り入れることで、予測が大局的なトレンドを把握しつつ、即時の変動にも柔軟に対応できるようになります。 |
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スマートな認識、効率的なスケジューリングモデルは、先進の機械学習アルゴリズムを活用し、過去のデータから電力負荷の周期的なパターンを自動的に掘り起こして識別します。これにより、平日、週末、祝日のそれぞれの電力消費の違いを明確に分類するとともに、日々のピーク時とボトム時のタイミングを特定します。その結果、事前に適切な電力配分計画を策定し、エネルギー利用効率の向上を図ることができます。 |
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リアルタイムで修正し、予期せぬ事態に対応します。リアルタイムデータ修正メカニズムを導入し、当日の最新データを過去のパターンと重ね合わせて予測結果を迅速に微調整することで、臨時の停電や異常気象などの突発的な状況にも効果的に対応します。 |
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古いデータを削減し、タイムリーさを向上させる。古い歴史データには「時間減衰」処理を適用し、最新のデータほど予測に与える影響が大きくなるようにします。これにより、時代遅れの電力使用習慣が現在の判断を妨げることを避け、よりタイムリーな予測を実現します。 |
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