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供配電系統智能微電網智能負荷預測裝置
來源：
發布時間：2025-11-28
智算中心微電網中算力負荷的快速波動，給能源調度帶來挑戰，傳統負荷預測依賴經驗估算，誤差大，導致儲能充放電策略不合理、綠電利用率低。某 AI 訓練中心因負荷預測不準，儲能在算力高峰時電量不足，被迫啟用柴油發電機；某園區智算中心的光伏出力與負荷匹配失衡，光伏富余電量浪費率達 30%。供配電系統智能微電網智能負荷預測裝置通過 AI 算法精細預測負荷變化，為能源調度提供科學依據，相關平臺將在 2026 年上海 “2026 國際智算中心綠色供配電展覽會” 重點展示。
該裝置采用 LSTM（長短期記憶網絡）與梯度提升樹融合算法，整合智算中心歷史負荷數據、算力任務安排、環境溫濕度、節假日等多源信息，可預測未來 15 分鐘 - 24 小時的負荷變化，短期預測誤差小于 3%，長期預測誤差小于 5%。預測結果實時推送至微電網能量管理系統，為光伏、儲能、市電的協同調度提供支撐：負荷高峰前提前為儲能充電，光伏出力富余時優先儲存或供給柔性負荷。某互聯網智算中心部署后，微電網負荷預測精度提升至 95%，儲能充放電策略優化，綠電利用率從 70% 提升至 98%，柴油發電機啟動次數減少 95%，年節省用能成本超 120 萬元。
具備負荷類型識別功能，可區分關鍵算力負荷、輔助設施負荷等不同類型，某金融智算中心通過類型識別，優先保障關鍵交易系統供電，在負荷緊張時合理削減非關鍵負荷。支持多場景預測模式切換，“工作日模式”“節假日模式”“算力高峰模式” 等，某電商智算中心在促銷活動期間切換至 “算力高峰模式”，預測精度提升 20%。具備可視化預測界面，直觀展示負荷預測曲線、實際負荷曲線與誤差分析，某體制智算中心的管理層通過界面可實時掌握負荷變化趨勢，輔助能源決策。
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