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核心技術

Big-Data

創新性地將數據挖掘和人工智能技術運用到能源管理領域；
采用神經網絡和決策樹等先進算法建立能源產耗預測模型，實時監測能源生產和消耗異常情形，結合各類能源特性及成本實現多能流優化調度。

專家規則庫

知識庫中積累2000＋項能源管理案例以及團隊專家的知識與經驗；
基于專家知識及規則對采集數據進行深入比較分析，分析實時運行狀態、評估運行效率，診斷節能空間。

自動偵測診斷

自學習設備運行歷史數據，計算出設備在不同情況下的運行特征，擬合設備性能曲線，實現設備能效實時診斷；
基于設備性能評估模型，結合需求預測，采用前饋控制與反饋控制的融合，實現多設備、多場景的優化控制，使設備系統始終處于更佳的能效狀態。

優化調度

多能流應用場景包括市電、光伏發電、風電、燃油或燃氣自發電、儲能和多業態用戶（建筑、工廠等），依托數據建模與仿真開發多能流優化 調度系統，在可再生能源使用率、碳排放量等多維限制條件下降低能源成本；其次，為適應于多種應用需求，可切換優化調度的目標， 模型要求具備良好的容錯能力，在預測算法出現較大偏差時，調度算法可根據偏差趨勢做出調整，確保整個調度系統的高效、安全運行。