Predict+ Machine Learning Distributed Energy BI
Optimalisatie van gedistribueerde energiesystemen met AI-gestuurde zonne-energievoorspelling voor FSight
problem
Onze klant FSight, een snelgroeiende startup, is actief in de veranderende energiemarkt die verschuift naar gedistribueerde netwerken en peer-to-peer energiehandel. Met de overgang van gecentraliseerde elektriciteitscentrales stuitten zij op een uitdaging bij het efficiënt beheren van gedistribueerde energiesystemen. FSight zocht naar manieren om de energiestroom voor eindgebruikers, serviceproviders en netbeheerders te optimaliseren met behulp van kunstmatige intelligentie om de energiekosten te verlagen.
problem
Onze klant FSight, een snelgroeiende startup, is actief in de veranderende energiemarkt die verschuift naar gedistribueerde netwerken en peer-to-peer energiehandel. Met de overgang van gecentraliseerde elektriciteitscentrales stuitten zij op een uitdaging bij het efficiënt beheren van gedistribueerde energiesystemen. FSight zocht naar manieren om de energiestroom voor eindgebruikers, serviceproviders en netbeheerders te optimaliseren met behulp van kunstmatige intelligentie om de energiekosten te verlagen.
solution
Om aan de behoeften van FSight te voldoen, hebben we analyse- en voorspellingsdiensten geleverd om het elektriciteitsverbruik te optimaliseren en bestaande algoritmen voor fotovoltaïsche (PV) voorspellingen te verbeteren. Onze oplossing richtte zich op het voorspellen van zonne-energieproductie om te helpen bij kostenoptimalisatie. Door gebruik te maken van business intelligence-diensten kon FSight de energieproductie en -prijzen voorspellen en realtime beslissingen nemen over verbruik en opslag. Daarnaast faciliteerde onze oplossing peer-to-peer of peer-to-grid energiehandel, waardoor FSight zich kon aanpassen aan de dynamische energiemarkt.
solution
Om aan de behoeften van FSight te voldoen, hebben we analyse- en voorspellingsdiensten geleverd om het elektriciteitsverbruik te optimaliseren en bestaande algoritmen voor fotovoltaïsche (PV) voorspellingen te verbeteren. Onze oplossing richtte zich op het voorspellen van zonne-energieproductie om te helpen bij kostenoptimalisatie. Door gebruik te maken van business intelligence-diensten kon FSight de energieproductie en -prijzen voorspellen en realtime beslissingen nemen over verbruik en opslag. Daarnaast faciliteerde onze oplossing peer-to-peer of peer-to-grid energiehandel, waardoor FSight zich kon aanpassen aan de dynamische energiemarkt.
results
Als resultaat van onze samenwerking hebben we op machine learning gebaseerde modellen ontwikkeld om de energieproductie te voorspellen voor zonnepanelen over verschillende stations, wat de complexiteit van de prognoses verhoogde in vergelijking met voorspellingen voor een enkel station. Aanvankelijk hebben we een inleidende audit van alle gegevens uitgevoerd, wat leidde tot de ontwikkeling van het XGBoost-model op basis van historische tabulaire gegevens. De integratie van dit model in het bestaande platform van FSight was uitdagend vanwege de Java-infrastructuur. Vervolgens hebben we een op clustering gebaseerd model ontwikkeld, dat stabielere voorspellingen opleverde en fouten verminderde. Het integreren van deze modellen in het systeem, samen met de bestaande modellen, leidde tot een aanzienlijke foutreductie. Daarnaast hebben we een pipeline gebouwd om statistieken van alle stations te verzamelen, wat de correcte werking en efficiëntie van de modellen waarborgt.
results
Als resultaat van onze samenwerking hebben we op machine learning gebaseerde modellen ontwikkeld om de energieproductie te voorspellen voor zonnepanelen over verschillende stations, wat de complexiteit van de prognoses verhoogde in vergelijking met voorspellingen voor een enkel station. Aanvankelijk hebben we een inleidende audit van alle gegevens uitgevoerd, wat leidde tot de ontwikkeling van het XGBoost-model op basis van historische tabulaire gegevens. De integratie van dit model in het bestaande platform van FSight was uitdagend vanwege de Java-infrastructuur. Vervolgens hebben we een op clustering gebaseerd model ontwikkeld, dat stabielere voorspellingen opleverde en fouten verminderde. Het integreren van deze modellen in het systeem, samen met de bestaande modellen, leidde tot een aanzienlijke foutreductie. Daarnaast hebben we een pipeline gebouwd om statistieken van alle stations te verzamelen, wat de correcte werking en efficiëntie van de modellen waarborgt.
tech stack
tech stack
