产品介绍

功率预测辅助系统

中网能科光伏功率预测模型,是一个融合物理机理与AI智能的高精度预测引擎,采用“物理 + 数据驱动混合架构”,数据采集体系实现多源异构数据融合,结合物理机理约束与深度学习算法,具有智能的自动效果优化能力,兼顾可解释性与预测精度。精准预测短期、超短期及中长期功率输出。

适用场景

适用于集中式光伏电站功率预测、区域电网功率预测。规模越来越大的现货交易,对功率预测的精准度要求更高,直接决定了交易的收益水平。精准的功能预测,对新能源的消纳比例提升、对电网的稳定性都至关重要,是主动调度与智能消纳的基石。

渔光互补
农光互补
山地光伏
荒漠光伏
厂房光伏
屋顶光伏

功能优势

Shoes

气象卫星数据采集融合及分析

  • 多源卫星数据体系
  • 高精度时空覆盖
  • 全光谱数据融合
  • 持续AI训练与模型进化
  • 高价值气象输出
  • Shoes

    地空联动云变观测技术

  • 聚焦核心挑战
  • 地基成像矩阵部署
  • 双光通道协同观测
  • 云层三维定位技术
  • 数据驱动规律沉淀
  • 客户案例

    某大型光伏电站 电站处于山地平原交叉地带

    300兆瓦容量,几十万张光伏板,占地5000亩

    电站运维管理人员共10名,其中1名站长,9名运维人员。

    广东渔光互补光伏电站

    客户反馈

    上线后预测准确率平均提升至少10个百分点,阴雨台风天气下的偏差明显降低,对电力交易的支持很直接,日前申报更有把握,还减少了偏差考核。

    光伏电站工程师