Испытание
Перед ведущей энергетической компанией стояла задача интеграции возобновляемых источников энергии в свою энергосистему. Компания изо всех сил пыталась предсказать производство и спрос на возобновляемую энергию, а также разработать оптимальные планы распределения для своих активов, использующих возобновляемые источники энергии. Это привело к дефициту электроэнергии и отключениям электроэнергии.
Решение
Энергетическая компания в партнерстве с Omdena разработала решение на базе искусственного интеллекта для оптимизации производства возобновляемой энергии. Команда специалистов по данным и инженеров машинного обучения Omdena разработала множество моделей машинного обучения для прогнозирования производства и спроса на возобновляемую энергию. Модели машинного обучения также были обучены выявлять и смягчать потенциальные ограничения сети.
Полученные результаты
Решение на базе искусственного интеллекта оказалось очень успешным. Решение помогло энергетической компании увеличить выработку возобновляемой энергии на 10% и сократить выбросы углекислого газа на 5%. Это решение также повысило надежность сети за счет сокращения количества перебоев в энергоснабжении и отключений электроэнергии.
Преимущества
Решение на базе искусственного интеллекта предоставило энергетической компании ряд преимуществ, в том числе:
- Увеличение производства возобновляемой энергии
- Снижение выбросов углекислого газа
- Повышенная надежность сети
- Снижение затрат
Заключение
Разработка и внедрение решения на базе искусственного интеллекта стали успехом для энергетической компании. Решение помогло компании достичь своих целей в области возобновляемых источников энергии и улучшить свою прибыль.
Уроки выучены
Из этого тематического исследования можно извлечь несколько ключевых уроков:
- Решения на основе искусственного интеллекта могут быть очень эффективными для оптимизации производства возобновляемой энергии.
- Важно собрать и подготовить большой и разнообразный набор данных о производстве возобновляемой энергии, данных о погоде и данных сетки для обучения точных и эффективных моделей машинного обучения.
- Также важно оценить производительность моделей машинного обучения на отложенном наборе тестов, прежде чем развертывать их в рабочей среде.
- Следуя этим шагам, энергетические компании смогут успешно разрабатывать и внедрять решения на базе искусственного интеллекта, которые помогут им увеличить производство возобновляемой энергии, сократить выбросы углекислого газа и повысить надежность энергосистемы.
Роль Омдены
Омдена сыграла ключевую роль в разработке и внедрении решения на базе искусственного интеллекта. Команда специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения Omdena предоставила следующие услуги:
- Сбор и подготовка данных
- Разработка и обучение моделей
- Оценка модели
- Развертывание модели
Omdena также предоставила энергетической компании доступ к своей платформе искусственного интеллекта, что позволило быстро и эффективно разработать и развернуть решение на базе искусственного интеллекта.
В целом, участие Омдены в проекте имело важное значение для его успеха. Опыт Omdena в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а также ее платформа искусственного интеллекта сыграли решающую роль в разработке и внедрении решения на базе искусственного интеллекта.
Похожие тематические исследования:
- Решение на базе искусственного интеллекта для прогнозирования экстремальных погодных условий и помощи фермерам в адаптации к изменению климата
Сообщение «Решение на базе искусственного интеллекта для оптимизации производства возобновляемой энергии» впервые появилось на сайте Omdena | Создание решений искусственного интеллекта для решения реальных проблем.