Postęp technologiczny nabiera tempa, a kluczowym elementem cyfrowej transformacji jest wykorzystanie danych do budowania przewagi konkurencyjnej. Zaawansowane przetwarzanie informacji – z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego i technologii Big Data – rewolucjonizuje niemal każdą branżę, w tym również energetykę.
Energetyka odgrywa strategiczną rolę w gospodarce i jest ściśle powiązana z polityką klimatyczną oraz zrównoważonym rozwojem. Połączenie sztucznej inteligencji z nowoczesną inżynierią pozwala zwiększyć stabilność systemu elektroenergetycznego, nawet przy rosnącym udziale odnawialnych źródeł energii. Monitorowanie instalacji OZE w czasie rzeczywistym minimalizuje straty i umożliwia bardziej efektywne zarządzanie produkcją.
Cyfrowa transformacja sektora energetycznego w Polsce przyczyni się nie tylko do rozwoju gospodarczego, ale także do stworzenia bardziej zrównoważonego środowiska i realizacji międzynarodowych zobowiązań klimatycznych.
Energy Management System (EMS) – inteligentne zarządzanie energią
Systemy zarządzania energią (EMS) pozwalają na automatyczne dostosowanie zużycia i produkcji do bieżącej oraz prognozowanej sytuacji rynkowej. Kluczową rolę odgrywa tu koncepcja Internetu Rzeczy (IoT), która umożliwia zbieranie i analizowanie danych pomiarowych w czasie rzeczywistym.
Na podstawie informacji z czujników EMS może sterować pracą urządzeń, decydować o ładowaniu magazynów energii i wykrywać anomalie, zwiększając sprawność całego systemu. Dane te mogą również służyć do trenowania zaawansowanych modeli uczenia maszynowego, co w dłuższej perspektywie przekłada się na niższe koszty i większą efektywność energetyczną zarówno w firmach, jak i gospodarstwach domowych.
Smart grids – inteligentne sieci elektroenergetyczne
Koncepcja smart grids odnosi się do inteligentnych sieci przesyłowych i dystrybucyjnych, które wykorzystują nowoczesne technologie do lepszego bilansowania systemu elektroenergetycznego. To odpowiedź na rosnącą rolę energetyki rozproszonej i zmienność produkcji energii ze źródeł odnawialnych.
Podobnie jak systemy EMS, smart grids opierają się na przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym. Gromadzone informacje są wykorzystywane do rozliczeń z odbiorcami i producentami energii, a ich ogromna ilość wymaga zastosowania technologii Big Data do wydajnego przetwarzania i analizy.
Biorąc pod uwagę strategiczne znaczenie sieci elektroenergetycznych, wdrażanie takich rozwiązań musi być poprzedzone dokładną analizą zagrożeń oraz wyborem optymalnej infrastruktury – lokalnej lub chmurowej.
Indywidualne dopasowanie oferty – jak dane wspierają procesy handlowe
Przygotowanie precyzyjnej wyceny kontraktu na energię elektryczną wymaga znajomości indywidualnego profilu zużycia. Modele uczenia maszynowego mogą przewidywać zapotrzebowanie klientów, np. zakładu stolarskiego pracującego na dwie zmiany.
Dzięki automatyzacji proces ofertowania jest szybszy i bardziej intuicyjny – klient nie musi samodzielnie pozyskiwać danych od operatora, wystarczy, że wypełni krótką ankietę. Personalizacja oferty pozwala na lepsze prognozy zużycia, co zmniejsza ryzyko po stronie sprzedawcy i umożliwia zaoferowanie korzystniejszych cen.
Nowoczesne rozwiązania w Ekovoltis
W Ekovoltis wykorzystujemy najnowsze technologie, aby jak najlepiej dopasować ofertę energii do potrzeb klientów. Precyzyjna analiza profilu zapotrzebowania pozwala generować realne oszczędności, a cyfrowe rozwiązania zapewniają sprawną obsługę i kompleksowe wsparcie na każdym etapie trwania kontraktu.
Dzięki dokładnym prognozom produkcji OZE możemy skutecznie zarządzać portfelem energii i przyczyniać się do zwiększenia udziału zielonej energii na rynku.
Cyfrowa transformacja energetyki to nie przyszłość – to teraźniejszość, a dane stanowią jej fundament.
Autor: Krystian Motek