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[00799156]基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术

交易价格: 面议

所属行业:

类型: 非专利

交易方式: 资料待完善

联系人:王女士

所在地:北京北京市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

项目简介: 本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源 需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需 求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支 持。

项目特色: 面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据, 结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的 能源需求。

针对综合能源的特性,项目提出了联合学习和迁移学习的思想 对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预 测模型,将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中, 提高能源用量预测的准确率。

面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景,并利用 GIS 技术 实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。

市场应用前景: 本成果提出的面向智慧城市的综合能源用能预测理论、方法,丰 富和扩展了数据分析模型理论,基于本项目提出的多尺度综合能源需 求分析与预测框架,可以实现不同时间空间维度的细粒度综合能源需 求分析与预测。项目成果为能源峰谷政策的研究,能源阶梯价格政策 的制定和进一步引导客户合理用电提供了科学准确的依据。成果已成 功应用于包括中新天津生态城国家智慧城市试点建设项目在内的多 个智慧城市实际工程项目,有广阔的市场前景。

项目简介: 本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源 需求分析与预测模型,设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需 求分析与预测的方法,提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支 持。

项目特色: 面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据, 结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的 能源需求。

针对综合能源的特性,项目提出了联合学习和迁移学习的思想 对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预 测模型,将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中, 提高能源用量预测的准确率。

面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景,并利用 GIS 技术 实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。

市场应用前景: 本成果提出的面向智慧城市的综合能源用能预测理论、方法,丰 富和扩展了数据分析模型理论,基于本项目提出的多尺度综合能源需 求分析与预测框架,可以实现不同时间空间维度的细粒度综合能源需 求分析与预测。项目成果为能源峰谷政策的研究,能源阶梯价格政策 的制定和进一步引导客户合理用电提供了科学准确的依据。成果已成 功应用于包括中新天津生态城国家智慧城市试点建设项目在内的多 个智慧城市实际工程项目,有广阔的市场前景。

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