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Stromerzeugungsprognosesystem PVF
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Mehrdimensionale Integration, präzise Ausrichtung auf TrendsDurch die Integration von Mustern historischer Stromerzeugungsdaten sowie die Einbeziehung mehrerer Datenquellen wie Wetter- und Anlagenzustandsinformationen wird sowohl der langfristige Erzeugungstrend kontrolliert als auch eine flexible Anpassung an Echtzeitvariablen ermöglicht, wodurch die Grundlage für die Erzeugungsplanung solidifiziert wird. |
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Intelligente Abbaumethode, optimierte StromerzeugungsplanungMithilfe von maschinellen Lernalgorithmen werden automatisch Zyklenmuster des Stromerzeugungsbedarfs aus historischen Daten abgeleitet, Unterschiede in der Stromerzeugung zu verschiedenen Zeiten und Betriebszuständen identifiziert sowie Spitzen- und Tiefstzeiten der Stromerzeugung erkannt. Dadurch können frühzeitig wissenschaftlich fundierte Bereitstellungskonzepte entwickelt und die Effizienz der Energieumwandlung verbessert werden. |
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Dynamische Anpassung zur Bewältigung plötzlicher SchwankungenEinen Mechanismus zur Echtzeit-Datenkorrektur aufbauen, bei dem neue Tagesdaten mit historischen Mustern überlagert werden, um die Vorhersageergebnisse zeitnah anzupassen und so plötzlichen Situationen wie Geräteausfällen oder extremen Wetterbedingungen effektiv zu begegnen sowie die Stabilität der Stromerzeugung zu gewährleisten. |
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Dämpfende Gewichtung, Aktivierung der DatenaktualitätDurchführung einer „Zeitverfall“-Behandlung auf alte historische Daten, wobei aktuelle Daten einen höheren Gewichtungsanteil für die Vorhersage haben, um Störungen durch veraltete Erzeugungsgewohnheiten zu vermeiden und die Vorhersagen besser an den aktuellen Erzeugungsrahmen anzupassen sowie die Reaktionsfähigkeit der Entscheidungsfindung zu verbessern. |
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