綠銅科技系統能測量能源使用，並利用得到的數據進行用電量預測。預測功能提供許多潛在好處，包括營運、計畫及決策面上的經費節省。

用電需求預測為運用統計模型來推測裝置用電模式的行為。一般商業及工業建築的用電負載包含照明、空調及生產產品或提供服務的機械運作。

綠銅科技運用神經網路深度學習模型來提供隔日每 15 分鐘的全棟建築用電負載預測。該模型會定期再訓練以持續學習您的數據。預測數值將包含平均值及其信賴區間，在 5% 及 95% 區間的每 5 個百分比均會計算信賴水準 (圖 1)。本模型考量了歷史用電情形、當地天氣預測及時間與日期等輸入值來計算週期性。本公司也在合成測試及開源資料上對本模型進行基準測試。

精準的預測在商業及工業建築上有多項用途，像是偵測偏離預期範圍的異常狀況 (圖2)，該異常狀況可能暗示某項裝置需要檢測或發生預料外的停電。另外，也能協助創造建築管理所需的動態設定點。用電需求管理為管理尖峰需量電費的方法，且由隨選預測所觸發。預測服務可預估高用電需求的事件，協助使用者及早決定因應的改正措施 (圖3)。部分範例中還包含一些示例包括限制非關鍵通風系統、動態冷卻器操作及效率最佳化等功能。

若您已為本公司客戶，請透過應用程式介面或分析平台獲取預測資料。