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供配電系統智能固態變壓器智能負荷預測預警裝置
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發布時間：2025-12-19
在智算中心算力需求波動劇烈的場景下，傳統負荷管理缺乏精細預測，易因負載突增導致變壓器過載運行。某電商智算中心在 “雙 11” 大促期間，因未預測到負載峰值，變壓器過載運行引發保護跳閘，關鍵交易業務中斷 30 分鐘，直接損失超 500 萬元；某企業智算中心因負載預測不準，變壓器容量配置過剩，設備利用率長期低于 30%，造成資源浪費。供配電系統智能固態變壓器智能負荷預測預警裝置通過 AI 預測與分級預警技術，實現負載變化的精細預判，相關方案將在2026 年 6 月 3 日至 6 月 5 日上海新國際博覽中心數據中心固態變壓器（SST）展覽會研討會分享。
該裝置由負載數據采集模塊、AI 預測單元與預警管理平臺組成，核心技術是基于時序神經網絡的負荷預測算法。采集模塊整合歷史負載數據、業務訂單數據、節假日規律、季節變化等多維度信息，為預測模型提供充足輸入；AI 預測單元可精細預測未來 72 小時內的負載變化趨勢，短期預測誤差小于 3%，并識別負載突增風險；裝置設置三級預警閾值，當預測負載接近 80% 額定容量時發出預警，接近 90% 時發出緊急預警，并推送負載調度建議。
某電商智算中心部署該裝置后，“雙 11” 大促期間負載預測誤差降至 2%，提前啟動備用變壓器應對峰值負載，關鍵交易業務未發生中斷；企業智算中心根據預測結果優化變壓器容量配置，設備利用率提升至 75%，每年節省設備投資超 80 萬元。預警管理平臺支持負載預測曲線可視化展示，運維人員可直觀掌握負載變化趨勢；預測模型支持在線學習，可根據新的負載數據不斷優化精度。該裝置的應用，推動負荷管理從 “被動應對” 向 “主動預測” 轉型，提升了供配電系統的經濟性與穩定性。
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