Smart Grid

Ennakoiva kunnossapito perustuu monipuoliseen dataan, mukaan lukien omaisuusdataan, historiatietoihin, IoT-sensoridataan ja tekoälypohjaiseen ennakoivaan analytiikkaan. Monipuolisen datankäytön avulla voit havaita haavoittuvuuksia ja heikkoja pisteitä verkoissa ja tunnistaa, milloin verkon komponentit ovat vaarassa rikkoutua.

Älykäs ja kestävä verkko auttaa sekä löytämään optimoituja kunnossapitosuunnitelmia, että reagoimaan nopeasti ilmeneviin häiriöihin:

• Optimoimalla kunnossapitosuunnitelmia tekoälyn avulla varmistut siitä, että laitteita ja komponentteja ei vaihdeta liian aikaisin eikä liian myöhään, kustannuksissa säästäen ja kriittisen omaisuuden elinkaarta pidentäen.
• Pystyt reagoimaan nopeammin ilmeneviin vikoihin ja häiriöihin tunnistamalla verkon heikkojen pisteiden sijainnit esimerkiksi välittömästi myrskyn jälkeen.

Moderni kaukolämpöyhtiö pyrkii koko energiajärjestelmänsä kokonaisoptimointiin korkean ennustettavuuden, luotettavuuden ja optimaalisen tuotantorakenteen takaamiseksi huomioiden energian varastoinnin ja siirron.

Älykäs kaukolämpöverkko on itsessään laaja käsite, joka voi sisältää esimerkiksi reaaliaikaista tietämystä verkon jakelutilanteesta ja häiriöistä tai etäohjattua verkon käyttöä ja reaaliaikaista mittaustietoa verkolta.

Reaaliaikaisuus on hieman liukuva käsite kaukolämmön kontekstissa. Se voi tarkoittaa tunnin, päivän tai jopa viikon sisällä tapahtuvaa muutosta, riippuen mitä tarkastellaan (esim. lämmön jakautumista verkossa hännille saakka, sulkulaitteiden toimintaa, mittaustiedon saamista asiakkaalta). Ennustamisen osalta sillä kuitenkin viitataan usein saman päivän aikana tai jopa kuluvan tunnnin sisällä päivittyviin tietoihin seuraavien tuntien, päivien ja viikkojen kulutustietämykseen, eli kulutusennusteeseen. Jatkuvasti päivittyvällä ennusteesteella (toisin sanoen reaaliaikaisella) voidaan paremmin huomioida ympäristötekijöiden muutokset kuten vallitseva alueellinen sää, sähkön hinta, tuotantorakenne ja reagointikyky, käyttökeskeytykset jne.

Mitä parempi näkemys tulevasta lämmöntarpeesta tuotannolla on, sitä paremmin verkkoa ja tuotantoa voidaan ajaa, joka johtaa pienempiin tuotantokustannuksiin ja oikea-aikaiseen lämmön tuottamiseen. Reaaliaikaisuudella on kuitenkin myös kääntöpuolensa koska sen laskemiseen tarvittavia tietoja tulee saada entistä tiheämmällä tahdilla taustajärjestelmistä, joka voi olla joissain tapauksissa haastavaa.

Me emme piiloudu tekoälyhypetyksen taakse, vaan tuomme konkreettisia edistyneen analytiikan ratkaisuja kaikennäköisiin omaisuusportfolioihin. Tekoäly tuo lukuisia mahdollisuuksia automatisoida kaupankäyntiä esimerkiksi päivänsisäisillä markkinoilla ja löytää räätälöityjä ratkaisuja ja parannuskohteita.

Energiamarkkinoiden nopeat käänteet vaativat reaaliaikaisia, tarkkoja ja luotettavia seurantatietoja. Dataa omaisuustason lähteistä ja fyysisiltä markkinoilta voidaan hyödyntää nopeasti muuttuvissa tilanteissa navigoimiseen:

• Taloudellinen näkökulma
• Suhteellinen suorituskyky markkinoihin nähden
• Asiakaskustannukset
• Operatiivinen tehokkuus
  
  

Tekoäly mahdollistaa omaisuuden hallinnan suunnittelun ja optimoinnin, sekä operatiivisen toiminnan ja talousjärjestelmien saumattoman integroinnin.

Edistyneen analytiikan ratkaisut, jotka pohjautuvat tekoälyyn, soveltuvat useampaan kaupankäynnin suorituskyvyn parantamisen käyttökohteisiin. Esimerkiksi portfolion suojaamisen seuranta-analytiikkaan, omaisuustason suorituskyvyn ja kannattavuuden seurantaan sekä kaupankäynnin suorituskyvyn vertailevaan analyysiin markkinoihin nähden.