Case study: Prognozowanie energii wiatrowej 

 

Wstęp 

Startup o nazwie Solar Spy, który obecnie jest prężnie rozwijającym się przedsiębiorstwem, stanął w obliczu rosnących wymagań klientów, którzy również obsługiwali systemy energii wiatrowej. Klienci ci doświadczyli tych samych problemów z ręcznym przetwarzaniem danych wiatrowych, co w przypadku danych fotowoltaicznych. By temu zaradzić, Solar Spy nawiązał współpracę z Pragmile w celu opracowania zaawansowanego narzędzia do prognozowania energii wiatrowej, w tym zautomatyzowanych usług raportowania DNO (operator systemu dystrybucyjnego). 

Nasze osiągnięcia 

  • Opracowanie kompleksowego narzędzia do prognozowania opartego na sztucznej inteligencji, dedykowanego energetyce wiatrowej. 
  • Poprawa dokładności prognoz, zmniejszająca margines błędu modeli sieci neuronowych nawet o 6%. 
  • Zautomatyzowanie ręcznego przetwarzanie danych, znacznie zwiększające wydajność operacyjną. 
  • Zapewnienie zgodności regulacyjnej ze zmieniającymi się przepisami UE. 

Korzyści dla Klienta 

  • Dostarczone precyzyjne wskaźniki dotyczące produkcji energii wiatrowej i dokładności prognozowania. 
  • Zwiększona efektywność operacyjna dzięki automatyzacji wprowadzania i przetwarzania danych. 
  • Zapewniona zgodność z przepisami UE dotyczącymi energii przy minimalnej ingerencji ręcznej. 

Problem 

Klienci Solar Spy stanęli przed kilkoma wyzwaniami: 

  • Ręczne przetwarzanie danych: Ich istniejące systemy w dużym stopniu opierały się na ręcznym wprowadzaniu danych dotyczących energii wiatrowej, co było czasochłonne i podatne na błędy. 
  • Zgodność z przepisami: Nadążanie za zmieniającymi się przepisami UE dotyczącymi produkcji energii i raportowania było złożone i wymagało dużych zasobów. 
  • Dokładność prognoz: Istniejące modele nie zapewniały wymaganej precyzji prognozowania energii wiatrowej, co prowadziło do nieefektywności operacyjnej i potencjalnych strat finansowych. 

Nasze rozwiązanie 

Pragmile zaproponowało opracowanie solidnego, opartego na sztucznej inteligencji narzędzia prognostycznego dedykowanego energetyce wiatrowej, wraz z automatycznymi usługami raportowania DNO. Narzędzie to zostało zaprojektowane w celu zwiększenia dokładności przewidywań i usprawnienia przetwarzania danych, odpowiadając na kluczowe wyzwania stojące przed klientami Solar Spy. 

Droga do sukcesu 

  • Weryfikacja i analiza danych: Pierwszym krokiem było sprawdzenie i przeanalizowanie dostępnych danych w celu zapewnienia ich dokładności i trafności, co było kluczowe dla wiarygodnego prognozowania i spostrzeżeń. 
  • Opracowanie i integracja prototypu: Pragmile opracowało i zintegrowało prototyp zaawansowanego narzędzia do prognozowania. Prototyp ten wykorzystywał głębokie sieci neuronowe w celu zwiększenia dokładności prognozowania, trenowane na danych pogodowych i produkcyjnych. 
  • Implementacja i zbieranie opinii: Narzędzie zostało zaimplementowane i było stale udoskonalane na podstawie opinii od Solar Spy, zapewniając, że spełnia ich specyficzne potrzeby. 
  • Szkolenie zaawansowanego modelu AI: Zaawansowane modele AI są obecnie dalej trenowane i wkrótce zostaną ponownie wprowadzone do systemu, by uwzględnić nadchodzące wymagania dotyczące częstotliwości prognozowania co 15 minut. 

Wyniki i korzyści 

  • Poprawiona dokładność prognoz: Nowe narzędzie prognostyczne znacznie poprawiło dokładność prognoz, zmniejszając margines błędu dla modeli sieci neuronowych nawet o 6%. 
  • Wydajność operacyjna: Automatyzacja ograniczyła ręczne przetwarzanie danych, oszczędzając czas i zmniejszając prawdopodobieństwo wystąpienia błędów. 
  • Zgodność z przepisami: System został zaprojektowany tak, aby dostosować się do przepisów UE, zapewniając, że Solar Spy i jego klienci zachowają zgodność z przepisami przy minimalnej ręcznej ingerencji. 

Wniosek 

Współpraca Solar Spy z Pragmile podkreśla kluczową rolę zaawansowanej analityki w transformacji prognozowania energii odnawialnej. Wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, Solar Spy znacznie poprawił dokładność prognoz i wydajność operacyjną zarówno w przypadku energii fotowoltaicznej, jak i wiatrowej. To studium przypadku pokazuje, że podobne firmy mają potencjał w zakresie wykorzystania zaawansowanych technologii w celu napędzania innowacji i wydajności w sektorze energetycznym. 

Kluczowe wnioski ze współpracy z Solar Spy: 

  • Integracja z opiniami użytkowników: Aktywne uwzględnianie opinii użytkowników ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji funkcjonalności i zadowolenia użytkowników. 
  • Skalowalność narzędzi: Tworzenie skalowalnych narzędzi zapewnia długoterminową rentowność i zdolność do obsługi rosnących wolumenów i złożoności danych. 
  • Zdolność adaptacji do regulacji: Projektowanie systemów, które mogą łatwo dostosować się do zmian regulacyjnych, minimalizuje ryzyko zgodności i zakłócenia operacyjne. 

Oferta Pragmile 

Pragmile nieustannie przesuwa granice innowacji, dostarczając rozwiązania szyte na miarę, bazujące na ogromnym doświadczeniu, najnowocześniejszych technologiach i zaangażowaniu. Wykorzystując moc sztucznej inteligencji, wizji komputerowej i uczenia maszynowego, umożliwiamy firmom budowanie przyszłości, w której pomysły spotykają się z wiedzą ekspercką, zapewniając transformacyjne rezultaty w różnych branżach. 

Pobierz pełne case study, klikając link > tutaj

Umów się na bezpłatną konsultację z
naszymi ekspertami AI i technologii

Skorzystaj z najnowszych rozwiązań AI, dopasowanych do potrzeb Twojej firmy. Zarezerwuj konsultację z architektami rozwiązań AI w Pragmile i odkryj nowe możliwości w zarządzaniu energią.

Aby umówić się na spotkanie, podaj swój e-mail firmowy