負荷信息
負荷信息是能源管理系統的重要組成部分，它反映了企業在不同時間、不同地點的能源需求情況。通過對負荷信息的分析，企業可以更好地了解能源使用規律，優化設備運行和生產計劃，提高能源利用效率，降低運營成本。麒智能源管理系統的負荷信息模塊旨在幫助企業實現精細化的能源管理和高效的生產運營。
1、多維度負荷分析：全面掌握電力負荷狀況
時間維度： 系統支持按日、周、月、年等不同時間維度進行負荷分析，例如分析不同季節、不同月份、不同日期的電力負荷變化規律。例如，可以分析夏季用電高峰期和冬季用電低谷期的負荷差異。
空間維度： 系統支持按廠區、車間、工序、設備等不同空間維度進行負荷分析，例如分析不同車間、不同設備的電力負荷情況。例如，可以比較生產車間和辦公區域的用電模式。
多維度組合分析： 系統支持將時間和空間維度進行組合分析，例如分析某車間在特定時間段的電力負荷情況。例如，可以分析某條生產線在不同班次的用電量。
2、負荷曲線展示：直觀呈現電力負荷變化
多種圖表類型： 系統提供多種圖表類型，例如折線圖、柱狀圖、面積圖等，直觀展示不同時間段的電力負荷變化情況。例如，使用折線圖展示一天24小時的用電負荷變化曲線，清晰地顯示用電高峰和低谷時段。
實時負荷曲線： 系統可以實時采集電力數據，并繪制實時負荷曲線，幫助用戶及時掌握當前的電力負荷狀況。例如，實時監控生產車間的用電量，及時發現異常情況。
歷史負荷曲線： 系統可以存儲歷史負荷數據，并繪制歷史負荷曲線，方便用戶進行回顧和分析。例如，對比不同月份的用電負荷曲線，分析用電趨勢。
負荷曲線對比： 系統支持對比不同時間段、不同車間或不同設備的負荷曲線，幫助用戶發現負荷差異和變化規律。例如，比較不同生產線的用電負荷曲線，找出用電效率較低的生產線。
3、負荷預測：提前預知電力需求
多種預測算法： 系統采用多種預測算法，例如時間序列分析、回歸分析、神經網絡等，基于歷史負荷數據和影響因素（例如天氣、生產計劃、節假日等）預測未來的電力負荷變化。例如，根據天氣預報和生產計劃，預測未來一周的用電量。
短期、中期、長期預測： 系統支持短期（例如小時級、天級）、中期（例如周級、月級）和長期（例如年級）的負荷預測，滿足不同應用場景的需求。例如，短期預測用于指導日常的生產調度，長期預測用于制定能源規劃。
預測結果可視化： 系統以圖表或報表的形式展示負荷預測結果，方便用戶理解和應用。例如，以折線圖展示未來一周的用電負荷預測曲線，并標出預測的最大負荷和最小負荷。
