日前，國網(wǎng)浙江省電力有限公司人工智能預測中心投入應用。該中心集模型建模與預測服務等功能于一體，依托智能化算法和無代碼建模技術，能夠開展高精度且場景豐富的省級電量負荷預測和新能源出力預測，助力該公司精準高效開展生產(chǎn)調(diào)度。

　　據(jù)了解，新能源的波動性、間歇性和不穩(wěn)定性特點給電力系統(tǒng)的安全運行和科學調(diào)度帶來挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的電力預測方式在面對電力負荷周期性變化、天氣因素及節(jié)假日客戶行為等多重變量時，存在預測精度不足、靈活性受限等問題。為此，國網(wǎng)浙江電力在擁有700TFLOPS(每秒峰值速度)的高性能服務器上部署人工智能預測中心，依托歷史電量負荷和氣象數(shù)據(jù)等大數(shù)據(jù)，應用深度學習和無代碼建模技術，提升相關數(shù)據(jù)預測能力。

　　在模型建模方面，人工智能預測中心打造模型“中央廚房”，內(nèi)置12種模型算法，可個性化生成調(diào)度、營銷等多個專業(yè)領域的專用模型。在預測服務方面，該中心動態(tài)整合電網(wǎng)、社會、經(jīng)濟等維度數(shù)據(jù)，提升在電力負荷周期性變化、天氣因素等多重變量影響下的全社會用電量預測能力。

　　以月度全社會口徑電量負荷預測為例，人工智能預測中心可根據(jù)氣象數(shù)據(jù)、節(jié)假日信息和歷史用電記錄等大數(shù)據(jù)資源，動態(tài)調(diào)整預測模型，提高中長期電力負荷預測準確率。

　　目前，人工智能預測中心已在電量、負荷、能耗及新能源出力預測等電力調(diào)度業(yè)務場景中應用，并能根據(jù)業(yè)務需要不斷拓寬應用場景。(徐梓沐 章九鼎 宋昊旻)