Машинско учење за анализу потражње на енергетском тржишту Србије
Напредне методе предвиђања и оптимизације енергетских потреба коришћењем технологија вештачке интелигенције и машинског учења.
Напредне методе предвиђања и оптимизације енергетских потреба коришћењем технологија вештачке интелигенције и машинског учења.
Развијамо најнапредније алгоритме за анализу енергетског тржишта
Алгоритми машинског учења који предвиђају потражњу енергије са тачношћу од преко 95%.
Савети за оптимизацију потрошње у реалном времену, који могу смањити трошкове до 30%.
Системи који се константно прилагођавају новим подацима и побољшавају своје перформансе током времена.
Тачност предвиђања
Уштеда енергије
Имплементација
Анализираних података
Развијамо напредне алгоритме машинског учења који анализирају историјске податке о потрошњи електричне енергије и предвиђају будуће потребе.
Наше решење помаже енергетским компанијама и великим потрошачима да оптимизују своје операције, смање трошкове и допринесу одрживијој будућности.
Успешни примери имплементације на енергетском тржишту Србије
Смањење пикова потрошње за 22% током летњих месеци коришћењем предиктивних модела.
Прочитајте више
Оптимизација потрошње великих индустријских објеката довела до уштеде од 1.2M евра годишње.
Прочитајте више
Примена модела за балансирање потреба у производњи и дистрибуцији енергената.
Прочитајте вишеСастављен од врхунских стручњака из области енергетике и вештачке интелигенције
Директор истраживања
Руководилац развоја
Инжењер података
Специјалиста за МЛ
Искуства компанија које користе нашу технологију
Директор операција, ЕПС Дистрибуција
Њихов систем предвиђања потражње за енергијом нам је омогућио да значајно смањимо губитке и побољшамо планирање. Резултати су били видљиви већ у првом кварталу.
Руководилац енергетике, Металац
Имплементација ових алгоритама нам је омогућила да боље планирамо производњу и искористимо оптималне цене енергије на тржишту. Инвестиција се вратила за мање од годину дана.
Технички директор, Електромрежа Србије
Њихово решење за предвиђање оптерећења мреже нам је помогло да спречимо потенцијалне проблеме и обезбедимо стабилност система и у најзахтевнијим периодима године.
Пријавите се на нашу листу и добијајте најновије информације о енергетском тржишту и машинском учењу