Das PV-Stromerzeugungsprognosesystem vereint Datenanalyse und Modellprognosetechnologie, um die Stromerzeugung von PV-Kraftwerken in der Zukunft durch eine umfassende Analyse von historischen Daten, Wettervorhersagen und Kraftwerksparametern vorherzusagen. Es ist wie ein "intelligentes Gehirn" eines Kraftwerks, das die Stromerzeugungskapazität eines Photovoltaikkraftwerks im Voraus vorhersagen kann und eine wichtige Grundlage für den optimierten Betrieb eines Photovoltaikkraftwerks bietet.

✅Mehrzeitskala-Photovoltaik-Ausgangsleistungsprognose

Verwenden Sie den Zeitreihenaufmerksamkeitsmechanismus, erfassen Sie die Merkmale des Wetterzyklus, basieren Sie auf Strategien wie dynamische neuronale Netzwerke, um die adaptive Aktualisierung des Modells für verschiedene PV-Feldstationen zu realisieren, um die PV-Ausgabe auf mehreren Zeitskalen wie 15min, 4h, 1d, 3d und 7d hochpräzise Vorhersagen zu machen, um wissenschaftliche Grundlagen für das Betriebsmanagement des Kraftwerks bereitzustellen.

Die monatliche Durchschnittsquote und die monatliche Durchschnittsgenauigkeit der ultrakurzfristigen 15min-4h-Ausgangsprognose erreichen mehr als 90%, die monatliche Durchschnittsquote und die monatliche Durchschnittsgenauigkeit der kurzfristigen 1d-3d-Ausgangsprognose erreichen mehr als 85%, um die Spezifikationsanforderungen von GB / T 40607 und Q / GDW 1998 zu erfüllen.

✅VollständigUnterstützung meteorologischer Daten

Basierend auf inländischen hochleistungsfähigen Servern, inländischen CPUs und inländischen Galaxy Kirin-Betriebssystemen, verwenden wir selbstgeforschte Anwendungssoftware und Prognosealgorithmen, um die Software-Hardware unabhängig zu steuern und die Datensicherheit und den stabilen Betrieb des Systems zu gewährleisten.

✅Einfache Installation und Bereitstellung aus einer Hand mit einer kompletten Lösung zur Leistungsvorhagung, die die Projektlieferungszeiten erheblich verkürzt;

✅Die Produkte entsprechen den Spezifikationen für den Zugang zum Stromnetz und der Politik für erneuerbare Energien, um sicherzustellen, dass das Projekt reibungslos an das Netz angeschlossen ist und die Prognosedaten im Einklang mit den Spezifikationen rechtzeitig an das Netz übermittelt werden, um die Netzwerkfreundlichkeit von Photovoltaik-Stationen zu verbessern.