System monitorowania sieci i optymalizacji zużycia energii elektrycznej
POWERIA
To zaawansowana platforma analityczna wykorzystująca sztuczną inteligencję do obniżania kosztów zużycia energii oraz optymalizacji procesów produkcyjnych. Dzięki inteligentnym algorytmom POWERIA umożliwia precyzyjne zarządzanie kosztami energii, dobór najkorzystniejszych taryf, a także wykrywanie awarii urządzeń elektrycznych i ponadnormatywnego zużycia prądu.
Kompleksowe zarządzanie energią, jej kosztami, taryfami, parametrami przesyłu to skomplikowane zagadnienie dla większości przedsiębiorstw. Rynek energii w dzisiejszych czasach charakteryzuje się dużą dynamiką – szybko rosną koszty energii, wzrasta możliwość ograniczeń w dostawach, rośnie presja ekologiczna, pojawiają się alternatywne źródła energii (w tym OZE). Z uwagi na złożoność tych zagadnień i ich współzależność, coraz trudniejsze staje się efektywne zarządzanie zużyciem i kosztami energii elektrycznej. Dostęp do danych na temat bieżącego zużycia i kosztów oraz przyjazne dla użytkownika „monitorowanie” nie wystarczają już do zapewnienia optymalnych ustawień zużycia energii i nie gwarantują odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa, oszczędności i przyjazności dla środowiska.
Działania w ramach bonu na innowacje dla MŚP
Aby skutecznie zmierzyć się z powyższymi wyzwaniami oferujemy narzędzie do optymalizacji zużycia i kosztów energii elektrycznej wykorzystującej funkcję opartą na algorytmach sztucznej Inteligencji, opracowane w ramach Bonu na innowacje dla MŚP (Działanie 1.2 Bony na innowacje dla MŚP, typ A. Bony na innowacje dla MŚP) przy współpracy z Centrum Doskonalenia Sztucznej inteligencji Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie.
Algorytmy, zaimplementowane w narzędziu Poweria, dają możliwość porównania opłacalności wyboru różnych taryf w oparciu o dane historyczne oraz prognozy z uwzględnieniem charakterystyki danych.
W systemie Poweria do optymalizacji kosztów dystrybucji energii elektrycznej wykorzystywane są modele prognostyczne obejmujące ARIMAX (z opcjonalną normalizacją), referencyjny CopyPasteModel odtwarzający wzorce historyczne oraz eksperymentalny DartsModel oparty na sieciach neuronowych, testowany w różnych horyzontach czasowych.
Użytkownik otrzymuje wyniki analizy modeli bazujących na danych historycznych i taryfach dystrybucji energii z rynku przygotowane przez algorytmy Powerii pod kątem optymalizacji kosztów dla określonego horyzontu czasowego.
Skontaktuj się z nami aby dowiedzieć się więcej:
