Мы рады, что нас включили в последний доклад Raconteur об искусственном интеллекте, опубликованный в газете The Times! В отчете подробно рассказывается о том, как ИИ проникает в различные сектора и продвигает их вперед, продвигая инновации, которые ранее были невозможны.
В разделе отчета, посвященном энергетике, искусственный интеллект выделен как ключевой фактор, способствующий развитию экологически чистой электроэнергии с низким уровнем выбросов углерода и с огромным потенциальным воздействием. Приятно видеть, что ведущие отраслевые отчеты, подобные этому, точно соответствуют тому, что мы делаем в области энергетики! Наш токен VLUX - следующий шаг на этом пути.
Вы можете прочитать больше здесь"!
Заинтригованы тем, как мы используем машинное обучение и искусственный интеллект в нашей платформе для торговли энергией? Узнайте больше о том, как наши алгоритмы разработаны для оптимизации торговли энергией и получения потребителями самых дешевых цен на энергию…
Достижения в области машинного обучения и искусственного интеллекта за последние несколько лет изменили многие отрасли, улучшив возможности прогнозирования и предоставив более совершенные модели человеческого поведения. Например, разработка сложных алгоритмов машинного обучения позволила предприятиям розничной торговли прогнозировать активность клиентов, понимать тенденции в покупательском поведении потребителей и адаптировать рекламные объявления и контент к индивидуальным предпочтениям клиентов.
Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в энергетическом секторе
И мы хотим применить эти достижения и в энергетическом секторе, используя алгоритмы искусственного интеллекта для дезагрегации данных об электричестве об использовании бытовой техники, что, в свою очередь, обеспечивает более точные прогнозы относительно поведения энергопотребления. И именно эта информация станет важным инструментом для торговли энергией и уравновешивания спроса и предложения на электроэнергию.
Наш встроенный искусственный интеллект был разработан на основе функций пассивного контроля и управления IoT путем извлечения закономерностей и взаимосвязей из нескольких наборов данных, чтобы направлять поток энергии в его наиболее экономичной (то есть по лучшей цене для потребителя) и устойчивой форме.
Наборы данных, на основе которых Verv’s AI Hub был разработан, включают:
- Подробная информация об электрической активности в домах, как по i) приборам, так и по ii) активам микрогенерации / хранения (емкость, производительность, состояние заряда).
2. Внешние факторы, влияющие на производство или потребление электроэнергии, в частности, данные прогноза погоды, данные геолокации и спутниковые данные о облачности и непрозрачности.
Мы разработали систему для обработки этих потоков данных с помощью нейронных сетей, которые обучаются определять взаимосвязанные шаблоны, чтобы наши прогнозы генерации, потребления и активности батареи могли постоянно улучшаться. Целью этого является эффективное использование электрической инфраструктуры и обеспечение гарантии того, что произведенные кВтч будут проданы в нужное время для получения максимальной экономической отдачи. Для достижения этой цели домашний центр Verv использовал ключевые разработки в области машинного обучения, особенно глубокого обучения.
Существующее присутствие домашнего хаба Verv в домашних хозяйствах означает, что Verv располагает обширным набором данных с подробным описанием энергопотребления на уровне бытовых устройств, что позволяет ему обучать мощным моделям поведения потребления.
Кроме того, наши алгоритмы искусственного интеллекта были разработаны, чтобы изучать не только поведение потребителей в отношении потребления электроэнергии, но и их модели участия в торговле энергоносителями. Вместо того, чтобы требовать от пользователя постоянного ввода и принятия решений, алгоритмы были разработаны, чтобы узнать, как пользователь взаимодействует с платформой, чтобы обеспечить индивидуальный подход, обеспечивающий долгосрочное и устойчивое взаимодействие с клиентами.
