Rozwój rozwiązania AI dla Hitachi Energy przy wsparciu specjalistów IT

Projekt w skrócie

Klient: Hitachi EnergySektor: Energy / UtilitiesModel:Dedicated TeamTechnologie: .NET / C# / Azure / Python / Kubernetes

Edge One Solutions wsparło Hitachi Energy, dostarczając specjalistów IT odpowiedzialnych za rozwój rozwiązania Nostradamus AI wykorzystującego sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe oraz analizę danych do tworzenia zaawansowanych prognoz dla sektora energetycznego.

Rozwiązanie umożliwia prognozowanie obciążenia systemów energetycznych, cen hurtowych energii oraz produkcji energii ze źródeł odnawialnych. W ramach projektu wykorzystano m.in. modele uczenia maszynowego, API, przetwarzanie danych oraz skalowalne środowiska chmurowe wspierające budowę zaawansowanych potoków ML.

Wyzwanie

Sektor energetyczny mierzy się ze zmiennością cen, rosnącą dynamiką popytu oraz dużymi zmianami w obszarze dostaw i produkcji energii.

Dla firm energetycznych oznacza to potrzebę bardziej precyzyjnego prognozowania, które pomaga zwiększać przychody, ograniczać koszty, lepiej planować zapotrzebowanie oraz poprawiać niezawodność usług.

Kluczowym wyzwaniem było wykorzystanie zaawansowanych technik data science i machine learning w taki sposób, aby przyspieszyć dostęp do wartościowych wniosków i wspierać decyzje oparte na danych.
Zakres prac Edge One Solutions

W ramach projektu rozwijane było rozwiązanie Nostradamus AI, które łączy analitykę danych, machine learning, sztuczną inteligencję oraz wiedzę domenową Hitachi Energy.

Produkt wspiera prognozowanie obciążeń systemów, cen hurtowych oraz ilości energii wytwarzanej przez instalacje fotowoltaiczne i wiatrowe.

Rozwiązanie wykorzystuje bloki kodu wielokrotnego użytku, API, spójne formatowanie oraz przyspieszone przetwarzanie i czyszczenie danych, co wspiera tworzenie kompleksowych potoków machine learning.
Technologie

W projekcie wykorzystano technologie wspierające rozwój aplikacji, przetwarzanie danych, środowiska chmurowe oraz wdrażanie rozwiązań AI/ML.

.NET, C#, Azure, Python oraz Kubernetes tworzyły podstawę technologiczną dla rozwoju i utrzymania komponentów rozwiązania.

Dobór technologii wspierał skalowalność, integrację z procesami analitycznymi oraz możliwość pracy z danymi wykorzystywanymi w modelach predykcyjnych.
Znaczenie projektu dla energetyki i AI

W energetyce dokładność prognoz ma bezpośrednie znaczenie dla planowania operacyjnego, kosztów, niezawodności usług i decyzji handlowych.

Projekt Hitachi Energy pokazuje, jak rozwiązania AI i machine learning mogą wspierać firmy energetyczne w analizie zmiennych danych, przewidywaniu zapotrzebowania oraz ocenie przyszłej produkcji energii z odnawialnych źródeł.

Dla przedsiębiorstw energetycznych podobne rozwiązania mogą być sposobem na szybsze podejmowanie decyzji, lepsze wykorzystanie danych oraz zwiększenie kontroli nad procesami zależnymi od prognoz.