新能源行业气象灾害监控与预警系统解决方案产品解决方案，新能源行业气象灾害监控与预警系统解决方案。

新能源行业解决方案

助力新能源消纳，支撑精细化运营

碳中和和补贴退坡的背景下，新能源消纳问题日益显著。对发电企业而言，精细化建设和运营的时代已经来临。心知科技基于高精度气象预测、功率预测AI模型方面的技术积累和创新优势，提供从规划设计、资源评估到出力预测、灾害预警全生命周期的气象服务和保障，助力客户投资建设和运维运营的数字化升级，提升资产利用价值。

行业痛点

风光发电企业

功率预测精度差，增加考核罚款，影响发电收益；极端天气和自然灾害威胁发电设施安全。

电力调度机构

新能源发电占比增加，但发电出力随天气波动，调度难度大，影响电力系统稳定和安全。

售电公司

新能源参与现货市场，价格波动加剧，难以预测；现货交易缺少数据支撑和软件工具。

解决方案

发电功率预测系统

为风电和光伏电场以提供高精度气象预报和功率预测服务，满足电网调度需求，提高电场效益。

用电负荷预测系统

为售电公司和用电企业提供单点或区域的用电负荷预测，指导电力交易策略，节约电力用户能耗成本。

气象风险预警系统

提供高精度气象灾害监控与预警服务，保障发电、输电稳定，保护设备资产与运维人员安全。

发电功率预测系统

为风电场、光伏电站提供高精度的短期与超短期功率预测数据服务，尤其在复杂地形、海上风电等场景，具有较好的预测优化能力，帮助发电企业减少预测考核，提高收益。

心知科技基于业界领先的气象数值预报技术和人工智能技术，建立了云端部署、自学习和自迭代的新能源功率预测平台，有效提升功率预测准确率。

预测精度高

在数据清洗、特征工程、深度学习领域创新，具有高于市场平均水平的预测精度

特定场景优化

针对海上风电、复杂地形、分布式光伏等场景专项优化，重点解决客户预测难点

模型快速迭代

基于气象与功率预测云平台，可快速加入最新实测数据进行快速模型迭代，滚动提升预测精度

客户案例

客户痛点

新疆某风电场项目，位于天山东部南麓的吐鲁番盆地东侧，三面环山，属温带大陆性气候，数值模式预测风速大致符合实测风速，但个别天预测趋势相反。 短期功率预测准确率高达88.20%的情况下，达标天数占比仅有69.61%，导致考核严重。

解决方案

进行多源数值模式预测风速融合，大幅度改善非达标天的准确率，有效减少考核功率。

项目成果

短期功率预测准确率提升2.29%，达到90.49%

考核电量显著下降53.2%

用电负荷预测系统

为售电公司和电力用户提供单点或区域的用电负荷预测数据服务，指导电力交易策略，节约电力用户能耗成本。

心知科技基于高精度气象数据、历史负荷、地理信息和企业行为数据，利用业内领先的人工智能技术，建立了云端部署、自学习和自迭代的用电负荷预测平台，有效提升用电负荷预测准确率。

预测精度高

在数据清洗、特征工程、深度学习领域创新，具有高于市场平均水平的预测精度。

长短期结合

可提供单点或区域超短期、短期和中长期的用电负荷预测，覆盖常见需求场景。

模型快速迭代

基于气象与负荷预测云平台，可快速加入最新实测数据进行快速模型迭代，滚动提升预测精度。

客户案例

客户痛点

河北某科技研发和生产制造企业，用电负荷显著受到自身生产计划和气温的影响，系统运用技术手段提高能源利用效率，最大限度地降低经营活动对能源的消耗和对环境的影响。

解决方案

基于高精度气象历史数据、用电负荷数据和企业行为数据建模，基于高精度气象预报数据驱动预报。

项目成果

用电负荷预测准确率超过90%

用电成本下降23%