燃气负荷预测解决方案

#产品描述#
在天然气管输业务和销售业务的分离的大背景下,城燃公司与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具体的计划用量要求,并且对日用气量规定了最大日量和最小日量,并进行偏差罚则。促使城市燃气公司依据用气负荷制定采购计划,依据预测量与上游洽谈合同量。
#产品描述#

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##背景图##****

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#业务挑战#
##难以准确定量##**sdp-icon3**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##**sdp-icon7**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。供气不足时可中断用户较少。#end#
##难以响应突发事件##**sdp-icon6**基于人工、经验公式的用气预测,无法快速完成大量数据的组合计算,在发生突发事件时无法发挥真正作用。#end#
#业务挑战#

#应用场景#

##燃气负荷预测解决方案##**s16-scene1**1.预测过程和步骤: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。2.多周期预测: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。

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#应用场景#

#解决方案架构#

##概述1##**s16-gs1**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。

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#解决方案架构#

#方案优势#
##时序类数据处理##**sdp-ad8**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##**sdp-ad9**支持将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##**sdp-ad7**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##**sdp-ad10**提供图形化的 web 页面,能够极为方便地进行数据准备、模型构建、模型应用等数据挖掘操作。#end#


#方案优势#

#客户案例#

##新奥燃气负荷预测##**s16-cus1**根据不同城市特点,收集影响因素数据,通过相关性分析手段对试点城市日负荷气量数据与具体特征例如气象、节假日等数据进行相关系数计算,研究各特征变量与气量之间的相关程度。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。

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#客户案例#

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