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核心技術(shù)

Big-Data

創(chuàng)新性地將數(shù)據(jù)挖掘和人工智能技術(shù)運(yùn)用到能源管理領(lǐng)域；
采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹等先進(jìn)算法建立能源產(chǎn)耗預(yù)測模型，實(shí)時(shí)監(jiān)測能源生產(chǎn)和消耗異常情形，結(jié)合各類能源特性及成本實(shí)現(xiàn)多能流優(yōu)化調(diào)度。

專家規(guī)則庫

知識(shí)庫中積累2000＋項(xiàng)能源管理案例以及團(tuán)隊(duì)專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)；
基于專家知識(shí)及規(guī)則對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行深入比較分析，分析實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、評(píng)估運(yùn)行效率，診斷節(jié)能空間。

自動(dòng)偵測診斷

自學(xué)習(xí)設(shè)備運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)，計(jì)算出設(shè)備在不同情況下的運(yùn)行特征，擬合設(shè)備性能曲線，實(shí)現(xiàn)設(shè)備能效實(shí)時(shí)診斷；
基于設(shè)備性能評(píng)估模型，結(jié)合需求預(yù)測，采用前饋控制與反饋控制的融合，實(shí)現(xiàn)多設(shè)備、多場景的優(yōu)化控制，使設(shè)備系統(tǒng)始終處于更佳的能效狀態(tài)。

優(yōu)化調(diào)度

多能流應(yīng)用場景包括市電、光伏發(fā)電、風(fēng)電、燃油或燃?xì)庾园l(fā)電、儲(chǔ)能和多業(yè)態(tài)用戶（建筑、工廠等），依托數(shù)據(jù)建模與仿真開發(fā)多能流優(yōu)化 調(diào)度系統(tǒng)，在可再生能源使用率、碳排放量等多維限制條件下降低能源成本；其次，為適應(yīng)于多種應(yīng)用需求，可切換優(yōu)化調(diào)度的目標(biāo)， 模型要求具備良好的容錯(cuò)能力，在預(yù)測算法出現(xiàn)較大偏差時(shí)，調(diào)度算法可根據(jù)偏差趨勢做出調(diào)整，確保整個(gè)調(diào)度系統(tǒng)的高效、安全運(yùn)行。