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基于神经网络的预测平台
2022平均值26.024 8.830 63.623 69.806 2.711 STDEV 6.039 1.078 12.644 9.421 433差异36.469.686 1.162.649 159.876.876.668 88.758.025 187.6115
基于变压器的需求预测中的迁移学习......
越来越多的房主选择使用光伏 (PV) 系统和/或电池存储来最大限度地减少能源费用并最大限度地利用可再生能源。这刺激了高级控制算法的开发，以最大限度地实现这些目标。然而，在开发此类控制器时面临的一个共同挑战是无法准确预测家庭用电量，尤其是对于较短的时间分辨率（15 分钟）和数据效率较高的情况。在本文中，我们分析了迁移学习如何通过利用来自多个家庭的数据来改善单个房屋的负荷预测。具体来说，我们使用来自多个不同家庭的数据来训练一个高级预测模型（时间融合转换器），然后在数据有限（即只有几天）的新家庭上微调这个全局模型。获得的模型用于以 15 分钟的时间分辨率预测家庭未来 24 小时（未来一天）的用电量，目的是将这些预测用于模型预测控制等高级控制器中。我们通过使用真实家庭数据，展示了这种迁移学习设置相对于仅仅使用单个新家庭数据的优势，包括（i）预测准确性（MAE 减少约 15%）和（ii）控制性能（能源成本减少约 2%）。
草稿2024预测假设更新
A.请参阅https://www.energy.vic.gov.au/renewable-energy/victorias-gas-substitution-roadmap。B.请参见第2节：可能有助于减少澳大利亚温室气体排放的目标，网址为https://www.aemc.gov.au/sites/default/default/defiles/2023-09/aemc％20 emissions％20TARGETS％20TARGETS％20TARGETS％20Statement％20Statement％20-％20-％20final％20Final％20Guiide％20SETEDEMENDEMEC。请参阅https://www.dcceew.gov.au/about/news/australias-first-national-electric-electric-wehicle-strategy and https://www.dcceew.gov.gov.au/about/about/auster/australians/australians/australians/australians-ustralians-ustralians-ustralians--support-newew-fiel-fiel-fiel-fiel-fiel-sipy-sistards。
Workcloud 预测与分析解决方案表
Zebra 的 Workcloud 预测和分析解决方案 Zebra Workcloud 预测和分析解决方案由需求分析、企业预测和建模工作室模块组成，利用尖端的 AI 和 ML（机器学习）技术准确预测和分析需求，以应对整个组织的各种挑战。凭借先进的分析功能，该套件使企业能够预测消费者趋势，从而做出明智的决策，从而提高收入和客户满意度并获得更多市场份额。借助该套件的全面洞察，组织可以协调和优化部门协作，提高规划人员的工作效率，并根据其特定业务需求定制科学。
增强了可再生能源预测和操作...
对可再生能源产生的准确和可靠的预测对于将可再生能源的有效整合到电网中至关重要。尤其是，概率预测对于管理可再生能源生产的内在变异性和不确定性，尤其是风和太阳能产生的不确定性至关重要。本文考虑了使用例如分位数回归模型为单个可再生能源站点提供概率预测的设置，但在站点之间没有任何相关信息。如果例如每个站点或多个供应商提供此类预测，则此设置是常见的。但是，要有效地管理可再生发电机的车队，有必要将这些个人预测汇总到车队级别，同时确保汇总的概率预测在统计学上是一致且可靠的。为了应对这一挑战，本文介绍了综合使用Copula和Monte-Carlo方法，以将个人概率预测汇总为在车队级别的统计校准，概率的预测中。使用来自美国几个大型系统的合成数据对所提出的框架进行了验证。这项工作对电网运营商和能源计划者具有重要意义，为他们提供了更好的工具来管理可再生能源生产中固有的可变性和不确定性。
预测区域纸币提款和存入
现金是德国销售点最常用的支付手段，其稳定的供应是公民对货币体系的信任的核心。为确保这种不间断的供应，德国联邦银行在全国范围内运营着 31 个分支机构。因此，德国联邦银行的所有分支机构都持有大量现金。此外，为了确保每种面额的纸币供应平稳稳定，运输和库存计划依赖于预测的区域现金需求。在我们的研究中，我们调查了与简单的基准相比，来自业务预测的机器学习方法是否能提高预测准确性并降低库存成本。图 1 描绘了从为地区分支机构供货的德国联邦银行物流中心开始的纸币供应链。这些分支机构将纸币运送到当地客户那里并接收他们的存款。
使用机器学习的销售预测
Student-Jain University-Banglore ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Accurate sales It is essential to forecast for retail management, staffing levels, and marketing strate- gies.沃尔玛（Walmart）是世界上最大的零售商，面临着预测其庞大的商店网络和各种产品的销售的挑战。机器学习（ML）在销售预测中的应用已变得越来越流行。ML使公司能够充满信心地检查过去的数据，现场趋势和未来的未来销售趋势。本文探讨了ML在沃尔玛的销售预测中的应用。它讨论了在沃尔玛销售预测的各种ML算法，以及与该领域实施ML解决方案相关的Challenges和机会。本文还提供了对沃尔玛预期销售的分析，证明ML的效果可以提高销售预测的准确性。这项研究的结果证明了ML在沃尔玛的销售预测的重要性，并为寻求采用ML的销售预测需求的企业提供了宝贵的见解。通过利用ML，沃尔玛可以实现其业务目标，提高消费者的满意并提高运营效率。
定量分析和工业二氧化碳的预测...
摘要：为了响应越来越多的气候关注，精确的工业二氧化碳（CO2）排放预测至关重要。采用先进的机器学习（ML）技术，本研究着重于使用来自数据数据集中的全球数据（包含有关水泥，煤炭，燃料，燃烧，天然气和石油工业的年度排放信息）的全球数据的预测工业二氧化碳排放。探索了包括支持向量回归（SVR），线性回归和XGBoost在内的各种回归模型，主要重点是时间序列预测年度CO2排放的模型。利用时间序列的预测，排放数据中复杂的时间趋势是有发现的，提供了增强的预测性见解。CO2预测文献进行了审查，收集和预处理数据，并实施了各种ML算法，然后进行了超参数调整。经过严格训练和评估的模型产生准确的排放预测。结果强调了由斯坦福大学与Facebook Inc.开发的Transformer模型和神经先知图书馆的出色表现，RMSE得分为416.58和470.30，与349.07和380.40相比，MAE的MAPE得分为0.01，MAPE得分均为0.01，相对较低。DEEPTCN还表现出竞争性的预测能力，但缺乏变压器模型和神经先知模型的准确性。与神经先知和变形金刚相比，包括Arima，Naive预测，自动回归（AR），指数平滑和Sarima滞后的传统模型。这些发现强调了ML在推进可持续的环境管理方面的有希望的作用，并为随后的研究努力铺平了道路。关键字：二氧化碳排放，工业排放，可持续性，环境AI，机器学习，时间序列预测。
图 7. 混合预测结果。
1 摘要 — 准确预测不同时间范围内的太阳能光伏 (PV) 发电量对于能源管理系统的可靠运行至关重要。光伏电站的输出功率取决于非线性和间歇性环境因素，例如太阳辐照度、风速、相对湿度等。太阳能光伏电力的间歇性和随机性会影响估算的精度。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于群体分解技术 (SWD) 的混合模型，作为一种短期 (15 分钟) 太阳能光伏发电量预测的新方法。该研究的原创贡献是调查使用 SWD 进行太阳能数据预测。从现场（已并网，土耳其 857.08 kWp Akgul 太阳能光伏电站）获得的每小时分辨率的太阳能光伏发电数据用于开发和验证预测模型。具体而言，分析表明，采用 SWD 技术的混合模型在阴天期间可提供高度准确的预测。
与能源领域相关的技术预测
技术监测、监视和警报（收集和解释信息）； 竞争情报（将信息转换成可用情报）； 技术预测（预测变化的方向和速度）； 技术路线图（将预期的技术和产品进步联系起来制定计划）； 技术评估（预测技术变化的意外、间接和延迟影响）； 技术预见（影响发展战略，通常涉及参与机制）。 近几十年来，著作 [3] 和 [4] 回顾了技术预测方法的种类、它们之间的关系和应用。然而，还没有对应用于能源领域的技术预测演变的一般概述。本研究试图调查能源技术预测在科学文献中的影响。