凌晨2點。在風(fēng)電場加班的老張還在盯著監(jiān)控盤上的亂碼。在喝完第五杯咖啡后,開始處理手同的工作。一個小時前,調(diào)度中心剛發(fā)來緊急指令,要求在2個小時內(nèi)預(yù)測日光伏發(fā)電量??纱藭r,氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)、電網(wǎng)負(fù)荷曲線分散在8個系統(tǒng)里,數(shù)據(jù)調(diào)取困難,用EXCEL分析也十分不便。
這種場景在新能源行業(yè)天天上演,直到捷碼的AI組件帶著「一鍵分析數(shù)據(jù)出結(jié)果」的功能殺入戰(zhàn)場。
多少人不知道的是,某電力集團曾因人工預(yù)測誤差多燒了3000萬。因為他們的調(diào)度員每天要手動核對12個系統(tǒng)的數(shù)據(jù),光是清洗風(fēng)速預(yù)測和實際發(fā)電量偏差就得花三小時。更魔幻的是,等他們做好負(fù)荷平衡方案,隔壁省的新能源電站早把消納配額搶光了。
還有,上個月我去西北某光伏基地調(diào)研。當(dāng)?shù)丶夹g(shù)員小劉的日常是這樣的:早晨用Excel算組件衰減率,下午用Python跑功率預(yù)測模型,晚上還得手工標(biāo)注逆變器故障日志。現(xiàn)在,基于最近爆發(fā)的AI技術(shù),他直接在讓AI「對比Q2各陣列的PR值」,5秒就跳出來帶異常標(biāo)注的熱力地圖。這種轉(zhuǎn)變,簡直能大幅提升工作效率。
說出來你可能覺得玄乎,現(xiàn)在輸「預(yù)測明早7點風(fēng)電出力」就能拿到帶置信區(qū)間的曲線圖。比如,基于捷碼的AI數(shù)據(jù)分析組件(可自由配置AI大模型,簡單快捷,無需技術(shù)就能搞定),工程師可將SCADA系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)流和AI算法焊在了一起。比如輸入「查詢最近72小時發(fā)電量驟降5%的機組」,AI就會自動處理相關(guān)數(shù)據(jù),還能用折線圖標(biāo)出潛在的齒輪箱故障點。
最絕的是這玩意兒可以任你選擇AI大模型。現(xiàn)在市面上很多企業(yè)意識到了大模型的威力,可是苦于缺乏技術(shù)接入,不知如何使用。捷碼AI聊天組件和捷碼AI數(shù)據(jù)分析組件,可通過可視化界面,讓你通過拖拽就可以使用,可讓你基于人工智能的能力,通過自然語言查詢數(shù)據(jù),一鍵生成數(shù)據(jù)圖表!
目前,這兩個組件已于捷碼正式上線,歡迎注冊使用:www.myqzj.net
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