AI for energy sector

ИИ для энергетического сектора

Это репо посвящено разработке моделей машин/глубокого обучения, которые могут быть легко интегрированы в энергетический сектор. Как мы все знаем, энергетический сектор играет ключевую роль в нашей повседневной жизни, и его проблемы становятся все более сложными, особенно в свете изменения климата и летучих ценообразования источников ископаемой энергии. Цель состоит в том, чтобы решить эти проблемы, используя власть моделей, управляемых ИИ, которые обещают снижение затрат, устойчивость и более эффективное использование и управление энергетическими ресурсами.

Ключевые области фокусировки

1. Прогнозирование спроса на власть

Точное прогнозирование спроса на электроэнергию имеет решающее значение для поставщиков энергии для оптимизации ресурсов, снижения затрат и обеспечения непрерывного предложения. Наши модели искусственного интеллекта анализируют исторические данные, погодные условия и другие факторы, чтобы сделать точные прогнозы спроса, что приводит к более эффективному распределению энергии.

• Связанные записные книжки:
  • Прогноз потребления энергии
  • Enefit предсказал энергетическое поведение просумеров - Kaggle конкурентная связь (в процессе)

2. Прогнозируемое обслуживание сетки

Поддержание энергетических сетей дорого и занимает много времени. Наши модели искусственного интеллекта контролируют компоненты сетки, прогнозируя, когда необходимо техническое обслуживание. Этот проактивный подход уменьшает время простоя, повышает надежность и экономит затраты.

• Связанные записные книжки:
  • Обнаружение разломов линии передачи
  • Обнаружение сбоя ветряных турбин

3. Прогнозирование производства энергии возобновляемой энергии

Поскольку энергетический сектор смещается в сторону возобновляемых источников, необходимы точные прогнозы производства электроэнергии из данных о погоде. Наши модели искусственного интеллекта оптимизируют использование возобновляемых ресурсов для лучшего управления сеткой.

• Связанные записные книжки:
  • Прогноз генерации солнечной энергии

4. Управление энергией (в зданиях и домах)

Эффективное использование энергии выходит за рамки крупномасштабной инфраструктуры. ИИ оптимизирует потребление энергии в зданиях и домах путем регулировки систем отопления, охлаждения и освещения, уменьшения отходов и снижения счетов за энергию.

5. Прогнозирование стабильности интеллектуальной сетки

Будущая интеллектуальная сетка требует мониторинга в режиме реального времени и принятия решений для стабильности. Наши модели искусственного интеллекта предсказывают проблемы стабильности сетки и предлагают решения в реальном времени, предотвращая перебои в электроэнергии и сбои.

• Связанные записные книжки:
  • Прогноз стабильности сетки