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1、独立负责并完成算法开发部分。
通过公开的天气数据（光照强度等），通过lightGBM算法，对天气数据进行修正，并对接下来的4小时、48小时、光伏场站功率进行预测，48小时预测准确率可达到95%，除去非发电时间（白天）功率准确率可达到92%。
2、独立负责并完成算法开发部分。
通过公开的天气数据（风速，风向，气压等），通过lightGBM算法，对天气数据进行修正，并对接下来的4小时、48小时、及15天风机场站功率进行预测，48小时预测准确率可达到85%，4小时的预测准确率可达到90%。
3、独立负责并完成算法开发部分。
将客户提供的电机历史状态数据，经过数据清洗，数据筛选等，并提取数据中的特征值，通过CNN，ANN算法进行分析训练,形成模型，并将新的监测数据进行分析，得到相应处理结果，处理结果准确率达到90%。
4、独立负责并完成算法开发部分。
应国家需要，各大新能源发电厂和发电量大户需要安装储能设备进行平衡电网波动。
1）通过对于平时的负荷，发电量和储能设备的分析，预测下一天需要从电网获取的电量，并给出经济的储能设备充放电的时间点；
2）对于准备加装储能设备的公司，可根据负荷，发电量，储能设备种类进行储能设备的优化配置。