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    • 2017.4.9. 基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术

      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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