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Lastprognosesystem LVF
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Daten integrieren, flexibel vorhersagenDurch die Integration der langfristigen Lastmuster aus historischen Big Data sowie die Einbeziehung aktueller Echtzeitlast- und Wetterdaten wird sichergestellt, dass die Vorhersagen sowohl makroökonomische Trends erfassen als auch flexibel an zeitnahe Veränderungen angepasst werden können. |
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Intelligente Erkennung, effiziente DispositionDas Modell nutzt fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, um automatisch periodische Muster im Stromverbrauch aus historischen Daten zu extrahieren und zu erkennen, unterscheidet zwischen Wochentagen, Wochenenden und Feiertagen sowie identifiziert die täglichen Spitzen- und Tiefstzeiten. Dadurch können rechtzeitig fundierte Pläne zur Stromdisposition erstellt werden, was die Energieeffizienz steigert. |
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Echtzeitkorrekturen zur Bewältigung von NotfällenDurch Einführung eines Mechanismus zur Echtzeit-Datenkorrektur werden die aktuellsten Daten des Tages mit historischen Mustern überlagert, um die Vorhersagen zeitnah anzupassen und so plötzlichen Situationen wie vorübergehenden Stromausfällen oder ungewöhnlichem Wetter effektiv zu begegnen. |
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Alte Daten abklingen lassen, Aktualität erhöhenDie Verwendung einer "Zeitverfall"-Behandlung für alte historische Daten sorgt dafür, dass jüngere Daten einen stärkeren Einfluss auf die Vorhersage haben, wodurch veraltete Stromnutzungsgewohnheiten verhindert werden, die die aktuelle Einschätzung beeinträchtigen könnten – so wird die Vorhersage zeitnaher und relevanter. |
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