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Lastverlaufsvorhersagesystem LVF
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Daten integrieren, präzise Vorhersagen ermöglichenDurch die Integration langfristiger Lastmuster aus historischen Big Data sowie die Einbeziehung aktueller Echtzeitlast- und Wetterdaten wird sichergestellt, dass die Vorhersagen sowohl makroökonomische Trends erfassen als auch flexibel an zeitnahe Veränderungen angepasst werden können. |
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Intelligente Erkennung, effiziente DispositionDas Modell nutzt fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen, um automatisch periodische Muster im Stromverbrauch aus historischen Daten zu erkennen und zu analysieren. Es unterscheidet zwischen dem Verbrauch an Werktagen, Wochenenden und Feiertagen und identifiziert gleichzeitig die täglichen Spitzen- und Tiefstzeiten. Dadurch können rechtzeitig fundierte Pläne für die Stromdisposition erstellt werden, was die Energieeffizienz erheblich steigert. |
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Echtzeitkorrekturen zur Bewältigung von NotfällenEinführung einer Echtzeit-Datenkorrekturmechanismus, der die aktuellsten Daten des Tages mit historischen Mustern kombiniert und die Vorhersagen zeitnah anpasst, um plötzliche Ereignisse wie vorübergehende Stromausfälle oder ungewöhnliches Wetter effektiv zu bewältigen. |
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Alte Daten abklingen lassen, Effizienz steigernDie Verwendung einer „Zeitverfallsmethode“ für historische Daten sorgt dafür, dass neuere Daten einen stärkeren Einfluss auf die Vorhersage haben. Dadurch werden veraltete Nutzungsverhalten vermieden, die die aktuellen Einschätzungen beeinflussen könnten, und die Vorhersagen werden somit zeitnaher und präziser. |
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