Планирование электропотребления энергосбытовой компанией

Содержание

Слайд 2

Задача

Задача

Слайд 3

Задача: Повышение эффективности работы на энергорынке.

Предлагаемое решение - Увеличение точности прогноза

Задача: Повышение эффективности работы на энергорынке. Предлагаемое решение - Увеличение точности прогноза
потребления электроэнергии
Экономический эффект от повышения точности прогноза

*Журнал Энергорынок, 0 7 ( 1 4 2 ) СЕНТЯБРЬ 2016

Слайд 4

Решение

Решение

Слайд 5

Описание решения - Enersys Load Forecast (ELF)

День недели
С понедельника по воскресенье

Потребление электроэнергии в

Описание решения - Enersys Load Forecast (ELF) День недели С понедельника по
крупном энергорайоне носит случайный характер и зависит от многих параметров:

Температура
Окружающей среды

Освещённость
Зависит от координат, даты и облачности

Тип дня
Рабочий или выходной

Для решения задачи прогноза потребления в ELF используется машинное обучение.

Слайд 6

Архитектура решения

Архитектура решения

Слайд 7

Преимущества облачного сервиса

Удобство
сначала тестируем, потом принимаем решение о покупке

Простая
интеграция с существующими

Преимущества облачного сервиса Удобство сначала тестируем, потом принимаем решение о покупке Простая
системами (API)

Надежное
хранилище данных и вычислительных мощностей

Снижение
первоначальных затрат

Слайд 8

Использование сервиса

Power BI
Визуализирует результаты работы ELF

При ежедневном использовании сервиса ELF:

Пользователь/система
вводит факт и

Использование сервиса Power BI Визуализирует результаты работы ELF При ежедневном использовании сервиса
получает прогноз на завтра

Сервис
делает прогноз на завтра,
выводит результат,
пишет факт и прогноз в архив

Слайд 9

Интеграция - API

Интеграция - API

Слайд 10

Интеграция ELF с другими программами

Для интеграции с энерготрейдинговыми (и другими) программами ELF

Интеграция ELF с другими программами Для интеграции с энерготрейдинговыми (и другими) программами
имеет API:

Весь функционал доступен с помощью https (POST, GET) запросов.

Получение
рассчитанных ранее прогнозов

Загрузка
данных (факта и экспертных прогнозов)

Слайд 11

Информационная безопасность

Информационная безопасность

Слайд 12

Защищенность данных

Облачный сервис ELF обеспечивает:

https
Соединение по шифрованному протоколу

Авторизация/
Аутентификация
Разграничение доступа к сервису

API key

Защищенность данных Облачный сервис ELF обеспечивает: https Соединение по шифрованному протоколу Авторизация/

Ключ для доступа к сервису через API

Слайд 13

Попробуйте наш сервис прогноза

Попробуйте наш сервис прогноза

Слайд 14

Шаг 1 - Тестирование

Передайте
в ИЭС ретроспективные данные по факту и прогнозу потребления

Шаг 1 - Тестирование Передайте в ИЭС ретроспективные данные по факту и
электроэнергии за 1-2 года

Получите логин/пароль
для работы с сайтом сервиса прогнозирования

Используйте
сервис в течение 1 месяца по тестовой подписке!

~1 неделя

месяц тестовой подписки

Слайд 15

Шаг 2 – Использование сервиса

Заключение договора
На подписку сервиса

Использование сервиса
(техподдержка включена)

Шаг 2 – Использование сервиса Заключение договора На подписку сервиса Использование сервиса (техподдержка включена)
Имя файла: Планирование-электропотребления-энергосбытовой-компанией.pptx
Количество просмотров: 37
Количество скачиваний: 0