service

服务范围

日预测

​在日预测的方法上,推行了精准管理的预测方法,即将用气规律平稳的民商用户和用气波动较大的工业用户分开预测,民商用户采用常规的时间序列算法结合机器学习算法构建组合预测模型;工业用户采用每日申报的管理手段,两部分预测结果结合来突破人工经验预测的精准度。

月预测

建立月预测模型,有助于燃气公司掌握未来月度的用气情况,尽早发现用气缺口,尽早准备采购计划,保证下游的稳定供气

年预测

采用逻辑回归算法构建模型,同时充分考虑经济增长、城市发展、人口、政策等宏观因素,作为成员公司和上游签订年度采购合同量的重要参考,减少合同外气量采购,降低气源采购成本

重点工业用户管理

通过申报管理模块的建设,加强了燃气公司和工业用户之间沟通、管理,及时掌握工业用户的用气计划,合理安排城市公司用气调度

重要影响因素分析

通过分析模块展现给城市公司对用气量影响重要因素,帮助城市公司验证预测结果是否合理,是否和实际情况吻合

Key Features

特点

深度拓展,高质发展


气量负荷预测属于燃气大数据分析平台应用之一,燃气大数据分析平台未来将承载实时分析、数据应用、机器学习、自助探索等多种分析模式,并把握人工智能这一创新的制高点,进行深度拓展

燃气行业具有海量的优质用户数据、表具数据、管网数据等,借助智能化新技术挖掘数据价值、提升安全保障、改善服务能力、更好地满足客户需求,推动燃气行业高质量发展


Case

客户案例