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      用氣負荷預測器

      參考價面議
      具體成交價以合同協議為準
      • 公司名稱北京鼎新世紀軟件技術有限公司
      • 品       牌
      • 型       號
      • 所  在  地北京市
      • 廠商性質其他
      • 更新時間2022/7/13 9:37:05
      • 訪問次數252
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      北京鼎新世紀軟件技術有限公司是在北京市海淀*開發(fā)區(qū)注冊的高科技公司,公司注冊資金2900萬人民幣,公司獲得海淀*開發(fā)區(qū)頒發(fā)的證書。 公司引進英國SSL公司的*技術,開發(fā)出包括在線模擬軟件及離線模擬軟件,泄漏檢測軟件,批次計劃器軟件,生產調度管理軟件,SCADA培訓器,優(yōu)化,天然氣貿易商業(yè)管理,基于次聲波的天然氣管道泄漏檢測,基于微震動傳感器和大數據分析技術的第三方施工預警系統等軟件。 為石油、天然氣、水等工業(yè)領域客戶提供仿真軟件及應用培訓服務。 北京鼎新世紀公司能更好的優(yōu)化您的資產,能提供基于市場中*的水力模擬器的系統解決方案,所有仿真應用程序的核心是軟件-----水力模擬器進行管道安全性操作的培訓,有效地提升操作員的工作經驗,從而保障管道的安全性,幫助管道操作公司解決所關心的問題,降低運營成本,提高效率,具有*的投資收益率 *被現場驗證的液體和氣體模型,已經在眾多案例中使,經過不斷的進行程序開發(fā)、測試及改進,能提供及時的技術支持和服務。 北京鼎新世紀公司自2001年成立以來,依靠其多年的從業(yè)經驗和行業(yè)背景,憑借踏實細致的工作作風,以其專業(yè)價值和服務理念贏得越來越多中國用戶的信賴和支持。為用戶提供服務中形成了一個成熟、高效、專業(yè)的產品供應、培訓咨詢、技術支持和維護服務的品牌。我們期冀以我們優(yōu)秀團隊的豐富經驗和勤奮工作助力中國能源事業(yè)之發(fā)展。 經營理念 創(chuàng)造價值,成就未來 我們的價值觀就是要以我們的高度專業(yè)和敬業(yè)精神,勤奮和嚴格的工作態(tài)度,及時和周到的服務,為我們的客戶創(chuàng)造大的價值。用戶的認可和滿意度是我們工作中所追求的大目標。我們?yōu)榭蛻魟?chuàng)造價值,由此創(chuàng)造我們的未來。 服務領域 l 石油,天然氣,化工,水行業(yè)l 長輸天然氣管道l 氣田集輸管網l 城市燃氣行業(yè)l 城市自來水行業(yè)l 長輸水管道 提供的產品和服務 l 實時模型l 管道泄漏檢測l 管道的完整性l 清管器跟蹤 l 儀表分析l 管道效率l 批次管理系統l 批次計劃器l SCADA培訓器l 設備運行優(yōu)化l 天然氣貿易管理系統l 計量管理系統l 離線管道模擬器l 水擊分析報告 承諾的服務 以高度為客戶負責的態(tài)度,利用豐富的行業(yè)經驗,竭誠為客戶服務,滿足客戶的具體實施要求,幫助客戶考慮項目實施細節(jié),降低項目實施風險,確保項目成功實施! 北京鼎新世紀公司有7名高級技術人員,每個高級技術人員有10年的行業(yè)經驗,公司為國內客戶提供的服務是*的項目實施,從了解客戶需求,到建模,數據集成,人機界面組態(tài),離線和在線調試,培訓,售后技術服務,提供的本土服務。
      生產調度管理軟件
      負荷預測負荷預測器基于神經元網絡技術,它是智能系統,至關重要地改進了用氣負荷預測精度
      用氣負荷預測器 產品信息

      負荷預測
      負荷預測器基于神經元網絡技術,它是智能系統,至關重要地改進了用氣負荷預測精度。負荷預測極大地減少了供氣風險,通過顯著地減少預測計算的人力時間,提高了操作效率,幫助管道公司用這正確信息做出關鍵決策,從而帶來更大的靈活,敏捷,以及改進下游用戶的滿意度。
      預測引擎基于J-NeuralNet?神經元網絡技術,一個通用的神經元模型。訓練神經元使用歷史負荷數據,例如氣象數據,操作數據,經濟數據來預測小時流量負荷
      負荷預測器可以根據歷史用氣量,操作數據,氣象數據,假日,日歷、經濟因素,價格因素,生產計劃等相關因素建立預測模型,預測用戶在未來某個時間的長期(一個月、一季度、一年等)或短期(一周、一天、一小時等)的用氣需求量,從而幫助改進供需平衡,支持計劃制定人員提前制定輸氣計劃,實現nomination模式,可以與SSL的 在線或者離線模擬軟件無縫集成或者與其它公司軟件集成,計算出分配給下游用戶的輸氣量,幫助調度人員指導生產運行
      實施過程需要仔細選擇相關數據(影響用氣負荷)。這要求確定相關數據的數量和質量,數據源,數據訪問。例如氣象數據不僅僅作為未來的溫度數據因素,也包括風速,風向,云層,等。輸入的數據,得到的數據月準確,預測結果越準確。



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