прогнозирование объемов потребления электроэнергии;
Прогнозирование потребления электроэнергии на предприятии позволяет повысить результативность работы компании за счет автоматизации загрузки, хранения, накопления, анализа информации, необходимой для прогнозирования, построения и обучения моделей, прогнозирования энергопотребления на базе моделей с использованием искусственного интеллекта.
Система оптимизации расходов на электроэнергию на предприятии включает в себя внедрение программного комплекса, который позволяет:
- собрать и обработать все необходимые для прогнозирования исходные данные (факты выработки, архивы климатических условий, прогнозы климатических условий);
- проводить «подготовку» данных, включая удаление заведомо ложных значений, генерацию и обогащение признаков;
- построить и обучить модель прогнозирования;
- на базе модели производить прогнозирование необходимых параметров потребления/выработки;
-автоматически определять точность модели на текущих данных и при необходимости запускать самокалибровку (переобучение).
прогнозирование объемов потребления электроэнергии;
прогнозирование пиковых часов СО;
оптимизация затрат электроэнергии;
составление крупными предприятиями максимально точных заявок для энергоснабжающих организаций на потребление электроэнергии;
снижение затрат для потребителя электроэнергии.
автоматизация и гарантия полноты загружаемой информации из всех источников, необходимых энергосбытовым организациям и промышленным предприятиям;
грамотный анализ потребления электроэнергии на предприятии;
автоматизированный сбор информации в режиме реального времени;
легкость построения произвольных отчетов силами подразделений Заказчика (не сложнее работы со сводными таблицами Excel);
интеграция с внешними информационными системами;
высокая вариативность в способах предоставления аналитической информации;
доступность информации всегда и везде - использование технологии «тонкого клиента» (веб-портал), дает возможность контролировать процесс с планшета / мобильного телефона
математические алгоритмы модуля EMAS. FORECAST разработаны с использованием передовых технологий обработки данных и методов математического моделирования на языке программирования Python;
особенностью Системы является подготовка данных для моделирования с помощью стратегии интеллектуальной компенсации (точности) и адаптивных алгоритмах подготовки данных;
программа для планирования производства EMAS. FORECAST позволяет достигнуть максимальной точности прогноза потребления и прогноза пиковых часов, что повышает эффективность работы на ОРЭМ и способствует оптимизации затрат
