城市燃气——燃气负荷预测解决方案

#解决方案描述#
燃气负荷预测解决方案在整合历史负荷数据、管网输量数据、气象数据、煤改气政策数据等内外部数据基础上,构建负荷预测模型,为城燃企业客户提供更为准确的负荷预测,依据预测量与上游洽谈合同量,在交易中心进行现货、未来期货交易,达到降低采购成本的目的。
#解决方案描述#

#业务挑战#
##难以准确定量##**图标名称**上游签署的天然气购销合同中对于年合同量及各月度合同量有计划用量要求。受合同量偏差考核及额外气采购成本过高的影响,气量预测成为重要而且意义深远的事情。#end#
##调峰保供压力大##**图标名称**多企业的调峰设施建设步伐不能完全满足快速发展的天然气调峰需求。我国天然气冬夏用气需求差异明显,供气不足时可中断用户较少,导致供暖季天然气调峰保供压力大。#end#
##难以响应突发事件##**图标名称**基于经验公式的用气预测,依赖于人工完成,无法快速完成大量数据的组合计算。通过报表方式进行预测具有一定的延迟性,在发生突发事件时无法发挥真正作用。#end#
#业务挑战#


#解决方案场景#

方案提供包括数据接入、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化等在内的全过程管理功能。实现年度、季度、月度、周不同周期的预测,支持对工业用气大客户需求负荷预测。

#解决方案场景#

#解决方案架构#

在数据源层,完成内部数据(储气量、销气量、用气量等)和外部数据(气象、节假日、重大事件等)采集和汇聚;在功能层,提供包括特征库、模型库、规则库等建模与预测功能;在应用层,以时间维度实现日、月、年不同周期预测,为城燃企业合理安排采购提供依据。

方案价值:实现“预测精准、信息一致、应用便捷”的城市天然气采销负荷预测,提升预测精度,实现采销一体化管理。

典型客户:新奥燃气、深圳燃气、北京燃气

#解决方案架构#


#优势#
##时序类数据处理##提供时序类数据分析、建模、预测、评估、更新的全流程解决方案。#end#
##数据挖掘算法集成##支持将数据挖掘算法与大数据平台集成,能够对海量数据进行处理。#end#
##分布式数据挖掘模型开发##支持分布式数据挖掘模型开发,实现海量数据的快速建模与分析。#end#
##交互式数据挖掘##提供图形化的 web 页面,实现交互式的数据挖掘。能够极为方便地进行数据准备、模型构建、模型应用等常见的数据挖掘操作。#end#
#优势#

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