预测准确率96.8%
预测粒度5min
数据源接入20+
API响应120ms
预测场景
选择不同场景，查看模型能力、核心指标与预测曲线。
Scenario Detail
预测曲线导出数据
核心模型能力
以多模型融合、特征工程和持续学习提升预测稳定性。
多源特征融合
融合天气、节假日、价格、设备、生产计划与历史曲线。
多模型集成
支持时序模型、机器学习模型与深度学习模型组合。
自动调参
根据场景数据质量与预测窗口自动选择最优模型参数。
置信区间
输出预测结果、上下界、异常波动概率与决策建议。
预测工作流
从数据接入到模型训练，再到预测服务与业务系统联动。
1
数据接入
接入历史负荷、设备、电价、天气和业务数据。
2
特征处理
清洗异常值，构建日历、天气、趋势与周期特征。
3
模型训练
训练多类预测模型并进行自动评估与调参。
4
预测服务
通过API、消息队列或平台看板输出预测结果。
5
持续迭代
根据真实值回流进行模型校准与策略优化。
API接入示例
支持与能源管理平台、调度系统、储能系统和第三方应用集成。
{
"site_id": "BI-PARK-001",
"forecast_type": "load",
"horizon": "24h",
"interval": "5min",
"features": {
"weather": true,
"holiday": true,
"price": true
}
}forecast_typeload / solar / wind / price / anomaly
horizon15min - 30days
interval5min / 15min / 1h / 1day
output预测值、置信区间、异常概率、建议策略
integrationREST API / MQTT / Kafka / Webhook
部署方式
支持SaaS、私有化和边缘协同部署，满足不同安全和实时性要求。
SaaS云服务
适合轻量快速接入与多站点统一管理。
- 快速上线
- 自动升级
- 按量调用
推荐
私有化部署
适合对数据安全、系统集成和定制模型要求较高的客户。
- 本地数据闭环
- 模型定制训练
- 对接现有系统
边缘协同
适合实时性要求高、现场设备多、网络不稳定场景。
- 边缘推理
- 断网自治
- 本地策略联动