Transformacja zarządzania energią
Energetyka
Technologie
Wyzwania
Firma energetyczna napotkała kilka wyzwań, które utrudniały jej wydajność i zadowolenie klientów:
Prognozy zapotrzebowania na energię opierały się na manualnych procesach i statycznych danych, co prowadziło do częstych braków równowagi w dostawach oraz wzrostu kosztów.
Awaria sprzętu była często usuwana reaktywnie ze względu na ograniczone dane dotyczące stanu zasobów, co prowadziło do nieplanowanych przestojów.
Dane operacyjne z elektrowni, stacji transformatorowych i linii dystrybucyjnych były przechowywane w odseparowanych systemach, co utrudniało tworzenie kompleksowych raportów dotyczących wydajności.
Zapewnienie zgodności z dynamicznie zmieniającymi się regulacjami energetycznymi wymagało znacznego nakładu pracy manualnej i powodowało opóźnienia w raportowaniu.
Rozwiązania
Opracowaliśmy rozwiązanie oparte na danych, dostosowane do potrzeb sektora energetycznego:
Zintegrowana platforma danych:
-
Zunifikowane dane z elektrowni, czujników sieciowych i liczników klientów w Azure Synapse Analytics, umożliwiając scentralizowaną analizę.
-
Azure SQL Database wspierała przechowywanie danych transakcyjnych dla operacji w czasie rzeczywistym.
Dynamiczne prognozowanie energii:
-
Zaprojektowaliśmy pulpity nawigacyjne w Power BI do monitorowania w czasie rzeczywistym trendów w zapotrzebowaniu i podaży energii.
-
Wdrożyliśmy modele predykcyjne do prognozowania zapotrzebowania na energię na podstawie wzorców pogodowych, historycznego zużycia i trendów rynkowych.
Predykcyjna konserwacja:
-
Wykorzystano algorytmy uczenia maszynowego w Azure Synapse Analytics do analizy danych z czujników sprzętu i przewidywania awarii zanim one wystąpiły.
-
Stworzono zautomatyzowane powiadomienia i wizualizacje w Power BI dla zespołów konserwacyjnych.
Raportowanie zgodności z regulacjami:
-
Zautomatyzowano generowanie raportów zgodności, integrując dane z wielu źródeł i dostosowując je do wymogów regulacji rządowych.
Rezultaty
Wdrożenie tego rozwiązania przyniosło wymierne poprawy:
Zwiększenie dokładności prognoz zapotrzebowania na energię o 40%, co pozwoliło zmniejszyć brak równowagi w dostawach i koszty operacyjne.
Predykcyjna konserwacja zmniejszyła liczbę nieplanowanych przestojów o 25% i wydłużyła żywotność sprzętu o 15%.
Scentralizowane raportowanie zaoszczędziło ponad 100 godzin miesięcznie na przygotowywaniu dokumentacji zgodności, zapewniając terminowe składanie dokumentów regulacyjnych.
Wgląd w czasie rzeczywistym umożliwił lepsze podejmowanie decyzji, poprawiając niezawodność sieci i redukując straty energii o 8%.