Elektrische Lastprognose mit künstlichen neuronalen Netzen im Jahr 2020

Erhöhen Sie die Prognosegenauigkeit mit leistungsfähiger Lastprognosesoftware

Software, Methoden, Kurzzeit- und Langzeit-Prognose der elektrischen Last

Genaue Stromlastprognosen sind ein wesentlicher Bestandteil der Wirtschaftlichkeit eines jeden Energieunternehmens. Kurz- und mittelfristige Vorhersagen der Stromlast ermöglichen es den Elektrizitätsunternehmen, eine hohe Energieeffizienz und einen zuverlässigen Betrieb aufrechtzuerhalten. Natürlich gibt es immer die Möglichkeit unvorhergesehener Lastsprünge, aber noch wichtiger ist die Anwendung von Software zur Vorhersage der Stromlast, die durch sorgfältige Analyse historischer Trends die Anzahl solcher Zwischenfälle minimieren könnte.

Die Software GMDH Shell setzt die neuesten mathematischen Algorithmen für diese Aufgabe ein und ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Stromlastprognose auf der Grundlage der bereitgestellten historischen Daten. Das Programm erstellt eine Reihe von Modellen, die auf jeder Ebene immer komplizierter werden. Diese Modelle werden dann auf die historischen Daten angewendet und ein Fehler berechnet. Sobald die weitere Komplizierung der Modelle nicht mehr zu einer menschenwürdigen Steigerung der Vorhersagequalität führt, endet der Prozess.

Vielen Dank für dieses Werkzeug. Ich finde es sehr einfach zu benutzen und leistungsstark. Ich habe eine einfache Lastprognose durchgeführt und es funktioniert hervorragend.

Monsef Tahir, PhD Elektrotechnik & Informatik
Universität von Waterloo, Ontario, Kanada

Ein solcher Algorithmus zur Vorhersage der Stromlast erlaubt es, die Erstellung überkomplizierter Modelle zu vermeiden, die CPU-Ressourcen beanspruchen und keine echten Vorhersagevorteile bieten. Stattdessen sind Modelle, die von GMDH Shell unter Verwendung des einzigartigen GMDH (Group Method of Data Handling) Algorithmus erstellt werden, einfach, schnell und ausschließlich genau in Bezug auf die Vorhersage.

Die Stromprognosesoftware GMDH Shell ist dank einer Reihe von anwendbaren Vorlagen, die für verschiedene Industriezweige einschließlich der Elektrizitätswirtschaft entwickelt wurden, recht einfach zu bedienen. Die Vereinfachung schmälert jedoch nicht ihre umfangreichen Möglichkeiten, so dass Sie, sobald Sie das Programm vollständig beherrschen, in der Lage sein werden, jede Vorlage genau auf Ihre Wünsche abzustimmen.

  • Statistische Prognose basierend auf historischen Lastmessungen
  • Unbeaufsichtigter Betrieb als Prognoseserver
  • Extraktion von historischen Messungen aus einer Datenbank, Excel oder Textdateien
  • Zusätzliche Faktoren wie Wetterdaten und Feiertage

Vorteile der GMDH-Shell für die Datenwissenschaft

  • Bestimmt die Modellstruktur automatisch
  • Verhindert Überanpassung und funktioniert gut mit sehr kleinen Datensätzen
  • Ist selbst bei 1.000 Eingabevariablen schnell
  • Bietet Prognose-, Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Tools in einem Paket

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Über 100.000 Menschen haben bereits GMDH Shell heruntergeladen!

GMDH Shell ist ein benutzerfreundliches Prognosetool für Windows mit Datenexplorationsfunktionen und Prognose-Automatisierung. Die Software bietet einen vollständigen Satz von Funktionen, die für die Stromlastprognose erforderlich sind. Historische Messungen der Stromlast sind erforderlich, es gibt jedoch keine Einschränkungen hinsichtlich dessen, was Sie neben der Stromlast messen sollten. Wichtige Merkmale und Fähigkeiten von GMDH Shell:

  • Kernalgorithmen sind gut untersucht und öffentlich verfügbar
  • GMDH Shell erzeugt multivariate Modelle, lineare und nicht-lineare
  • Automatische Auswahl relevanter Eingabevariablen
  • Mehrere Prognosehorizonte
  • Mehrere vorhergesagte Variablen (Ziele)
  • Modul zur Datenexploration
  • Unterstützung für eigenständigen Betrieb
  • Datenbankverbindung (über ODBC oder OLEDB)
  • Verbindung zu XLS-, XLSX- und Textdateien mit Trennzeichen
  • Genauigkeitsverfolgung über eingebaute Datenbank
  • Erkennung des Zeitstempelformats (Datum/Zeit)
  • Eingebauter Kalender, der nationale Feiertage und benutzerdefinierte Ereignisse unterstützt
  • Anpassung an Wochenenden und Feiertage, Umgebungstemperatur, Wettervorhersage, saisonale Komponente und Muster

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