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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、現在の環境の変化をリアルタイムで捉え、正確な予測を実現。予測精度は95％以上です。
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データ融合と柔軟な予測過去のビッグデータから長期的な負荷パターンを統合し、最新のリアルタイム負荷データと気象データを組み込むことで、マクロトレンドを捉えながら、リアルタイムの変化にも柔軟に対応できる予測を実現します。 |
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インテリジェントな識別、効率的なスケジューリング高度な機械学習アルゴリズムを活用したこのモデルは、履歴データから電力負荷の周期的なパターンを自動的に抽出・識別し、平日、週末、休日を区別し、日々のピーク時とオフピーク時を特定します。これにより、事前に適切な電力配分計画を策定し、エネルギー効率を向上させることができます。 |
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緊急事態に対応するリアルタイム補正リアルタイムデータ補正メカニズムを導入し、最新のデータと過去のパターンを重ね合わせることで予測結果を迅速に微調整し、一時的な停電や異常気象などの緊急事態に効果的に対応します。 |
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古いデータを劣化させ、適時性を高める「時間減衰」処理は古い履歴データに適用され、より新しいデータが予測に大きな影響を与えるため、古い電力使用習慣が現在の判断に干渉するのを防ぎ、よりタイムリーな予測が可能になります。 |
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