kèo bóng đá trực tuyến nghĩ về việc cải thiện môi trường dịch vụ của công ty được xây dựng trên AWS
~ Dịch vụ dự báo lượng năng lượng tái tạo: Phiên bản thiết kế xử lý dự báo số lượng thế hệ ~

Đăng vào ngày: 2025/03/18

Giới thiệu

Xin chào, đây là Shigeno
lần trước (kèo bóng đá trực tuyến nghĩ về việc cải thiện môi trường dịch vụ riêng của công ty được xây dựng trên AWS - Dịch vụ dự báo khối lượng phát năng năng lượng tái tạo: Phiên bản xử lý dữ liệu khí tượng) đã giới thiệu xem xét cải thiện xử lý dữ liệu thời tiết cho các dịch vụ dự báo tạo năng lượng tái tạo

Lần này, chúng tôi sẽ chủ yếu xem xét cải thiện môi trường bằng cách sử dụng Amazon Sagemaker để xử lý dự báo phát điện

Đánh giá trước

Lần trước, chúng tôi đã thực hiện quy trình từ việc nhập dữ liệu thời tiết đến tiền xử lý dữ liệu thời tiết Lần này, chúng tôi sẽ tuân theo các biện pháp để giải quyết các vấn đề được thực hiện lần trước và sẽ tiếp tục tiến hành các cân nhắc thiết kế liên quan đến các quy trình dự báo khối lượng thế hệ tiếp theo

Tổng quan về xử lý dự báo phát điện

Việc xử lý dự đoán lượng phát điện thực hiện nhiều mô hình dự đoán số lượng phát điện, chẳng hạn như sau: Mỗi mô hình dự đoán có các thông số kỹ thuật và thời gian thực thi khác nhau, vì vậy bạn nên xem xét định dạng triển khai phù hợp

Lưu lượng xử lý dự báo phát điện

Xử lý dự báo phát điện điện tử được thực hiện trong quá trình sau, tương tự như sự phát triển và triển khai của một mô hình học máy điển hình

Quy trình xây dựng mô hình dự đoán thế hệ nhà máy

Quy trình ứng dụng cho mô hình dự báo phát điện

Liên quan đến quy trình xây dựng cho mô hình dự đoán khối lượng thế hệ, đã có những thách thức trong quản lý tài nguyên và quản lý chi phí dựa trên tần suất thực hiện, do số lượng lớn dữ liệu và cho quy trình xây dựng cho quy trình ứng dụng mô hình dự đoán khối lượng sản xuất, đã có vấn đề

Chính sách phản hồi

^※

*Từ tháng 12 năm 2024, dịch vụ trước đây được gọi là Amazon Sagemaker đã được đổi tên thành Amazon Sagemaker AI (Vui lòng tham khảo phần sau cho Amazon Sagemaker thế hệ tiếp theo!)

Một yếu tố cần xem xét khi thiết kế các mô hình học máy sử dụng Amazon Sagemaker AI là tùy chọn triển khai
Chúng tôi đã xem xét tùy chọn triển khai nào sau đây phù hợp với dịch vụ này

https: //docsawsamazoncom/ja_jp/sagemaker/latest/dg/how-it-works-deploymenthtml
7668_7784

Kết quả và tóm tắt

Do đó, chúng tôi đang xem xét cấu trúc sau:

◇ express (mô hình đơn giản)

Quy trình xây dựng và ứng dụng cho Mô hình dự báo phát điện: Được xây dựng với các tài nguyên tập trung xung quanh Lambda

◇ Tiêu chuẩn (mô hình cố định), cao cấp (mô hình cập nhật tuần tự)

Quá trình xây dựng mô hình dự đoán thế hệ nhà máy: Biến đổi hàng loạt Sagemaker

Sagemaker AI Tùy chọn triển khai chủ yếu xem xét chuyển đổi hàng loạt dựa trên mối quan hệ giữa kích thước dữ liệu và thời gian thực hiện Chúng tôi tin rằng có những lợi ích lớn về chi phí (thanh toán chỉ cho các kèo bóng đá trực tuyến luận) và quy mô

Chúng tôi cũng muốn xem xét quản lý tích hợp bằng cách sử dụng Amazon Sagemaker Unified Studio, được phát hành gần đây (GA: thường có sẵn)

https: //awsamazoncom/jp/sagemaker/unified-studio/

cuối cùng

Lần này, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu thiết kế về xử lý dự báo khối lượng phát điện để cải thiện các dịch vụ Chúng tôi hy vọng rằng những điều này sẽ cung cấp một số cái nhìn sâu sắc về việc thực hiện các hệ thống tương tự trong tương lai

Công ty chúng tôi có nhiều kỹ sư có kỹ năng xử lý cả AWS và dữ liệu liên quan đến năng lượng tái tạo
Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến việc sử dụng dữ liệu năng lượng tái tạo trên AWS, xin vui lòng liên hệ với CTC!

CTC cung cấp một loạt các dịch vụ hỗ trợ hoạt động và xây dựng phù hợp với giai đoạn của khách hàng để sử dụng kinh doanh AWS
Một kỹ sư có kinh nghiệm sẽ cung cấp cho bạn hỗ trợ một cửa và linh hoạt
Xin vui lòng làm như vậyLiên hệ với chúng tôiLàm ơn