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Sistema di previsione della produzione di energia fotovoltaica PVF
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Integrazione multidimensionale, identificazione precisa delle tendenzeIntegrando le regole storiche dei dati di generazione elettrica, con l'integrazione di fonti di dati multipli come meteorologici e relativi allo stato delle apparecchiature, è possibile non solo monitorare la tendenza a lungo termine della produzione energetica, ma anche adattarsi in modo flessibile alle variabili in tempo reale, gettando così solide basi per la pianificazione della generazione elettrica. |
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Estrazione intelligente, ottimizzazione della programmazione della generazione elettricaGrazie all'algoritmo di apprendimento automatico, è possibile estrarre automaticamente dai dati storici i modelli ciclici del carico di generazione, distinguendo le differenze nella produzione energetica in base ai diversi periodi e alle diverse condizioni operative, identificando così i picchi e le fasi di bassa domanda. In questo modo, è possibile pianificare in anticipo un piano di gestione scientifico, migliorando ulteriormente l'efficienza della conversione energetica. |
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Correzione dinamica per affrontare le fluttuazioni imprevisteImplementa un meccanismo di correzione dei dati in tempo reale: sovrapponendo quotidianamente i nuovi dati con i modelli storici, aggiusta tempestivamente i risultati previsionali, affrontando efficacemente situazioni impreviste come guasti alle apparecchiature o condizioni meteorologiche estreme e garantendo così la stabilità della produzione energetica. |
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Weighting for attenuation, activating data timelinessApplicare una "decadimento temporale" ai dati storici precedenti, attribuendo un peso maggiore alle informazioni più recenti per migliorare l'impatto previsionale. Questo approccio consente di evitare interferenze causate da abitudini di generazione obsolete, garantendo che le previsioni rispecchino accuratamente il contesto attuale della produzione energetica e rafforzando così la tempestività delle decisioni. |
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