凌晨2點(diǎn)。在風(fēng)電場(chǎng)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(gè)小時(shí)前，調(diào)度中心剛發(fā)來緊急指令，要求在2個(gè)小時(shí)內(nèi)預(yù)測(cè)日光伏發(fā)電量?？纱藭r(shí)，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(gè)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(chǎng)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(chǎng)。

當(dāng)新能源遇上數(shù)據(jù)洪流：我們繳過的那些學(xué)費(fèi)

多少人不知道的是，某電力集團(tuán)曾因人工預(yù)測(cè)誤差多燒了3000萬。因?yàn)樗麄兊恼{(diào)度員每天要手動(dòng)核對(duì)12個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，光是清洗風(fēng)速預(yù)測(cè)和實(shí)際發(fā)電量偏差就得花三小時(shí)。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(gè)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(cè)模型，晚上還得手工標(biāo)注逆變器故障日志?，F(xiàn)在，基于最近爆發(fā)的AI技術(shù)，他直接在讓AI「對(duì)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(jiǎn)直能大幅提升工作效率。

AI是怎么馴服電力數(shù)據(jù)的

說出來你可能覺得玄乎，現(xiàn)在輸「預(yù)測(cè)明早7點(diǎn)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(jiǎn)單快捷，無需技術(shù)就能搞定），工程師可將SCADA系統(tǒng)的實(shí)時(shí)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(shí)發(fā)電量驟降5%的機(jī)組」，AI就會(huì)自動(dòng)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(diǎn)。

最絕的是這玩意兒可以任你選擇AI大模型?，F(xiàn)在市面上很多企業(yè)意識(shí)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(gè)組件已于捷碼正式上線，歡迎注冊(cè)使用：myqzj.net

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