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Sistema di previsione del carico LVF
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Integrazione dei dati, previsione flessibileIntegrando le lunghe dinamiche di carico storiche derivate dai big data, insieme ai più recenti dati in tempo reale sul carico e sulle condizioni meteorologiche, garantiamo così che la previsione possa sia cogliere i trend macroscopici sia adattarsi con flessibilità alle variazioni istantanee. |
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Riconoscimento intelligente, gestione efficienteIl modello, grazie a potenti algoritmi di apprendimento automatico, è in grado di estrarre e identificare automaticamente dai dati storici i modelli ciclici del carico elettrico, distinguendo le differenze nel consumo tra giorni lavorativi, fine settimana e festività. Inoltre, individua con precisione gli orari di picco e quelli di minimo giornalieri, consentendo così di pianificare in anticipo un'efficiente gestione della distribuzione energetica e migliorando notevolmente l'efficienza nell'utilizzo delle risorse energetiche. |
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Correzioni in tempo reale per affrontare situazioni imprevisteIntrodurre un meccanismo di correzione dei dati in tempo reale, che sovrapponga i dati più recenti del giorno ai modelli storici per aggiustare tempestivamente le previsioni e affrontare efficacemente situazioni impreviste come interruzioni temporanee di corrente o condizioni meteorologiche anomale. |
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Decadimento dei dati precedenti, aumento dell'efficacia temporale.Ai vecchi dati storici viene applicato un trattamento di "decadimento temporale", in modo che i dati più recenti abbiano un impatto maggiore sulla previsione. Questo approccio evita che abitudini elettriche obsolete influenzino il giudizio attuale, garantendo così una maggiore tempestività delle previsioni. |
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