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库埃尔瓦
Cuerva 是一家 Spansih 能源运营商,为整个能源价值链提供服务,包括发电、配电、零售和客户能源服务。该公司拥有 140 多名员工,业务遍及 3 个国家:西班牙、秘鲁和巴拿马。
该公司正在进行大规模的数字化进程,旨在让最终用户更容易使用,以提高供应质量并提供更具价值的新服务。这涉及通过网络推出全面的控制系统,从变电站(由 Cuerva Distribución 运营)到最终用户,覆盖线路、变电站和分段,以便实时获取每分钟的测量结果,提供网络上的完全可见性。
西班牙 Grip 运营商 Cuerva 寻求通过实施人工智能能源预测模型来增强电网知识,以获得用户需求和能源发电的精确预测。
Cuerva 的电网涵盖超过 16,000 个不同的供应点,使得基于云的运营变得复杂,并且容易受到连接丢失、信息传输延迟以及对集中式基础设施的依赖等问题的影响,从而可能导致关键数据丢失。
为了应对这些挑战,边缘技术已被证明是能够有效解决这些问题的唯一替代方案。它确保实时数据访问并以分散的方式运行,最大限度地减少设备故障对网络整体功能的影响。
在这个成功案例中,我们展示了如何使用 Barbara DSO 直接在变电站中实施人工智能,以准确预测与部署了 Barbara 运行的边缘节点的转型中心相连的消费者的需求和生产价值。
所提出的解决方案基于分布在各个转型中心 (TC) 的边缘计算节点。更准确地说,该解决方案由以下部分组成:
• 专为分布式边缘计算而设计的物联网节点,可安装在TC 中。
• 边缘节点管理平台可有效管理这些节点。
• 工业化计算算法用于:
- 预测用户端的有功功率和无功功率,以识别低压 (LV) 电网上潜在的拥塞和过压事件。
.- 评估 Cuerva 网格内的灵活性资产并为其创建模型。
.- 确定系统的灵活性要求
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