2023大數(shù)據(jù)分析 AI 平臺新能源智能功率預(yù)測方案

英特爾大數(shù)據(jù)分析+AI平臺英特爾大數(shù)據(jù)分析+AI平臺助金風(fēng)慧能打造新能源智能功率預(yù)測方案“金風(fēng)慧能一直致力于將IT前沿技術(shù)與新能源的發(fā)展相敏捷的新能源解決方案。AnalyticsZoo一端到端架構(gòu)，及其在時序數(shù)據(jù)分析方面的優(yōu)勢，不僅多模型組合功率預(yù)測方案具有更敏捷的部署效率，在預(yù)測準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性方面也能

.%0。(ArtificialIeienA金風(fēng)慧能全新智能功率預(yù)測方案實現(xiàn)的優(yōu)勢：IycsoA金風(fēng)慧能全新智能功率預(yù)測方案實現(xiàn)的優(yōu)勢：IycsoAycso|+AIPAGEPAGE3這些新能源的輸出功率開展預(yù)測，不僅有利于調(diào)度系統(tǒng)合理ITAI算法的涌現(xiàn)和更強算AI(Supportector-Lr)AI方面在于單一的深度學(xué)習(xí)或機器學(xué)習(xí)方法在準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性/離線訓(xùn)IT為精確的新一代智能功率預(yù)測方案。結(jié)合氣象預(yù)報的多模型組合功率預(yù)測方案AI傳統(tǒng)AI

AI530)4圖二風(fēng)機級氣象預(yù)報和風(fēng)軌跡模擬naMeeorogiclsrioMA象中心(ropanetrC)9100子模型模型子模型模型321對應(yīng)1-可用SVM+CMA2-理論SVM+CMACMAECCMAECGFSML氣象源PVS氣象點Conwx METEMIXSVM MLP單機 KNNGBDT AI算法CNN算法參數(shù)LSTM 相日 MLP海量數(shù)海量數(shù)據(jù)挖掘影響因子捕捉圖三結(jié)合氣象預(yù)報數(shù)據(jù)的多模型組合預(yù)測方案架構(gòu)AnalyticsZoo助力分布式功率預(yù)測架構(gòu)搭建英特爾統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析和AIAnayticso作為英特爾在大數(shù)據(jù)分析與AI領(lǐng)域的融合型創(chuàng)新成果，AnalyticsZooparensorFoeras及訓(xùn)練推理的流水線整合到統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施上，來大幅提升

AnalyticsZoo/TensorFlow/KerasAnalyticsZoo/TensorFlow/Keras數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)治理SparkPrestoProstgreSQLHDFS/HBaseKafka基于AnayticsooAnalyticsZoo還能卓有成效地將英特爾提供的眾多底層軟件加速庫，如英特爾?(Intel?MathernelLibrar?MKL??hlrryrprltk,?-)KerasAnayticsooAnayticsoo|+AIAnalyticsZooAe、

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