Zarówno rosnące ceny energii, jak i potrzeba zmniejszenia emisji dwutlenku węgla, sprawiają, że inteligentne zarządzanie energią staje się kluczowym elementem nowoczesnych systemów energetycznych. Klient, europejski start-up, poszukiwał zaawansowanego rozwiązania, które pozwoliłoby na optymalizację wykorzystania energii w czasie niemal rzeczywistym. Kluczowe było opracowanie modeli predykcyjnych, które uwzględniałyby nie tylko dane historyczne, ale także aktualne warunki rynkowe, pogodowe oraz specyfikę poszczególnych instalacji. Wyzwaniem było stworzenie systemu zdolnego do podejmowania decyzji o kupnie, sprzedaży, magazynowaniu i zużywaniu energii w sposób najbardziej efektywny kosztowo i pod względem wpływu na środowisko.

Stworzone rozwiązanie bazuje na czterech głównych modułach, które współpracują ze sobą, by zapewnić optymalne zarządzanie energią. Pierwszym z nich jest moduł prognozowania zużycia energii, który analizuje historyczne dane dotyczące konsumpcji energii oraz uwzględnia dynamicznie zmieniające się warunki działania. Kolejny moduł odpowiada za prognozowanie generacji energii ze źródeł odnawialnych, uwzględniając historyczne wzorce pogodowe, historyczne dane pomiarowe oraz prognozy pogody. Trzeci element to moduł optymalizacyjny, który na podstawie danych z prognoz decyduje, czy energia powinna zostać zużyta na bieżąco, zmagazynowana, kupiona z sieci czy sprzedawana na rynku. Czwartym elementem systemu jest fabryka modeli (model factory) – skalowalne rozwiązanie, które pozwala na dynamiczne tworzenie nowych modeli predykcyjnych dostosowanych do specyfiki każdego klienta.
Wszystkie te komponenty zostały oparte na zaawansowanych modelach uczenia maszynowego oraz elastycznych metodach statystycznych, połączone dedykowanym optymalizatorem. Zapewniają one wysoką precyzję prognoz i skuteczność podejmowanych decyzji. System działa w trybie prawie rzeczywistym, co pozwala na szybkie reagowanie na zmiany na rynku energii oraz dostosowywanie strategii zarządzania w sposób dynamiczny i elastyczny. Nasze rozwiązanie łączy zaawansowaną analitykę danych z inteligentnym podejmowaniem decyzji, co sprawia, że jest ono skuteczne, skalowalne i gotowe do wdrożenia w różnych konfiguracjach systemów energetycznych.

Projekt zakończył się sukcesem, a klient otrzymał w pełni funkcjonalne rozwiązanie, które spełnia wszystkie założone cele biznesowe. System został wdrożony zgodnie z harmonogramem i w ramach założonego budżetu. Modele predykcyjne skutecznie wspierają podejmowanie decyzji, przyczyniając się do znaczną optymalizację kosztów oraz redukcję emisji CO2. Nasze rozwiązanie stało się kluczowym elementem strategii zarządzania energią klienta, zapewniając mu przewagę konkurencyjną na rynku.
Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji oraz zaawansowanych algorytmów, stworzone rozwiązanie zapewnia nie tylko optymalizację kosztów, ale także realne wsparcie dla ekologicznego zarządzania energią, co stanowi kluczowy krok w kierunku zrównoważonego rozwoju i inteligentnych sieci energetycznych.

Na początku projektu dokonaliśmy dogłębnej analizy potrzeb klienta oraz specyfiki instalacji energetycznych jego klientów. Opracowaliśmy strategię umożliwiającą elastyczne dostosowanie systemu do różnych układów energetycznych, zapewniając jednocześnie jego wydajność i prostotę implementacji. Następnie przeprowadziliśmy wybór dostawcy danych pogodowych oraz zaprojektowaliśmy algorytmy do prognozowania zużycia i generacji energii, które zostały dostrojone na podstawie historycznych danych z kilku instalacji. Kluczowym etapem było stworzenie modelu optymalizacyjnego, który pozwala na dynamiczne podejmowanie decyzji, uwzględniając zmienne warunki rynkowe i operacyjne. Wdrożenie aplikacji i jej integracja z systemem klienta wymagały precyzyjnego zdefiniowania interfejsów i mechanizmów wymiany danych, co zapewniło płynne i bezproblemowe funkcjonowanie systemu w warunkach produkcyjnych.

Zastosowaliśmy klasyczne modele uczenia maszynowego do prognozowania oraz opracowane przez nas elastyczne modele statystyczne pozwalające na prognozowanie w oparciu o dane historyczne pochodzące z krótkiego okresu. Dodatkowo opracowaliśmy dedykowany algorytm optymalizacji, który z dużą szybkością podejmuje decyzje dotyczące wykorzystania energii. Nasze podejście pozwala na wysoką skuteczność prognoz i dynamiczne zarządzanie energią w oparciu o aktualne warunki rynkowe.