Компании, находящиеся на стадии внедрения жизненного цикла продукта (PLC), сосредоточены на разработке и различных затратах, понесенных в процессе производства. На этапе роста компания наблюдает продажи продукции, увеличение выручки и хорошие перспективы прогнозируемой прибыли. Эти энергетические компании на стадии роста могут интегрировать искусственный интеллект (ИИ) для обеспечения динамического управления, необходимого для оптимизации энергосистем, повышения энергоэффективности и сокращения своего углеродного следа.

По данным Indigo Advisory Group, 80 процентов данных в компании обычно неструктурированы. Внедрение искусственного интеллекта поможет преобразовать энергию и максимизировать операционные системы коммунальных предприятий за счет оптимизации сбора данных, анализа и реструктуризации.

Оптимизированные интеллектуальные сети

Интеллектуальные сети — это оптимизированные электрические сети, в которых используется цифровая связь для выявления и реагирования на локальные изменения в потреблении энергии. ИИ может быть интегрирован в основные этапы системы оперативного управления энергетических компаний.

• Система управления возобновляемыми источниками энергии (RMS). RMS обеспечивает централизованный центр данных для оптимизированного управления возобновляемыми ресурсами, такими как энергия ветра, солнца и воды. Прогнозное моделирование можно использовать для прогнозирования возобновляемых ресурсов и повышения эффективности работы всего оборудования предприятия. Датчики высокого калибра используются для измерения лучистой энергии солнечного света и скорости ветра на турбинах. Диагностические алгоритмы могут оценивать емкость и срок службы накопителей энергии.

• Управление спросом: искусственный интеллект, самообучение и прогнозное моделирование могут повысить эффективность производства и распределения энергии. Данные об энергопотреблении объекта отслеживаются, чтобы можно было точно оценить уровни производительности.

• Управление инфраструктурой (IM). Алгоритмы машинного обучения полезны при интеллектуальном анализе данных, выявлении вероятных проблем и выполнении действий на основе принятия решений.

Энергетические компании на стадии роста

FuseMap снижает затраты на электроэнергию, анализируя энергопотребление объекта, записи компаний по сбору данных, оценивая причину и следствие, предлагая улучшения и выполняя действия. Этот живой интерфейс прикладного программирования (API) использует распознавание изображений, обработку естественного языка для определения комментариев к запросам на выполнение работ и прогнозное моделирование для прогнозирования энергопотребления. Он основан на принятии решений и использует сложные алгоритмы, машинное обучение и глубокое обучение. Пользователи получают выгоду от настраиваемых параметров, которые могут работать на автопилоте и быстро выявлять надвигающиеся проблемы до их возникновения. Управляя планами этажей, контролируя устройства нагрузки и регулируя термостаты, пользователи могут стать более энергоэффективными. Данные об энергопотреблении, оценка занятости и данные о температуре собираются и извлекаются с помощью методов распознавания образов. FuseMap использует обработку естественного языка (NLP) для извлечения данных и связывания скрытых восприятий, чтобы данные извлекались и анализировались, а программное обеспечение автоматически создавало понятный отчет.

Интеграция искусственного интеллекта в интеллектуальную систему управления энергопотреблением (IEMS) вашей компании повысит способность вашего предприятия работать бесперебойно и станет более энергоэффективным.