 ELEKTROENERGETIKA |
VESTI FIRME |
BAZA EE EE BLOG |
DOGAĐAJI FAKULTETI |
KNJIGE ČASOPISI |
POSLOVI LINKOVI |
SISTEMI ISTORIJAT |
  |  |
 |
| VESTI SRBIJA
< PRETHODNA
SLEDEĆA >
5 Jun 2020 - b92 Javni uvid u projekat vetroparka Crepaja 31 Maj 2020 - vesti U planu još jedan vetropark 31 Maj 2020 - alo Prosečna mesečna potrošnja domaćinstava 31 Maj 2020 - kurir Online konferencija ZELENA EKONOMIJA REGIONA 29 Maj 2020 - danas Počela remontna sezona u termoelektranama 27 Maj 2020 - microsoft EPS uvećava profit uz pomoć veštačke inteligencije 26 Maj 2020 - danas Kostolačke TE predale više od 2,2 milijarde kWh
< PRETHODNA EEEEEE
SLEDEĆA >
Prikaz 1415 do 1421 od ukupno 5453 vesti Srbija 
|
27 Maj 2020 - microsoft - EPS uvećava profit uz pomoć veštačke inteligencije Precizna procena potražnje za električnom energijom je od suštinskog značaja za Elektroprivredu Srbije (EPS), javno preduzeće koje se bavi proizvodnjom, snabdevanjem i distribucijom električne energije, kao i trgovinom električnom energijom u Srbiji. Želeći da unaprede i učine efikasnijim proces izrade prognoze potrošnje, odnosno potražnje za električnom energijom, u kompaniji su odlučili da primene novo rešenje kombinujući Microsoft Azure Machine Learning sa Power Apps i Power BI. Ne samo da se ovakav pristup isplatio kroz pojednostavljen unos i vizualizaciju podataka i mogućnost predikcije tražnje za električnom energijom u dužem vremenskom periodu, već je Elektroprivreda Srbije uspela da smanji vreme potrebno za predikciju i marginu greške van svih očekivanja. Prevelika potrošnja, ali i nedovoljna iskorišćenost kapaciteta stvara velike gubitke, te je precizna prognoza potražnje za električnom energijom od ključnog značaja. Inženjeri u Sektoru za dispečersko planiranje i upravljanje proizvodnjom su ranije u tabele ručno unosili velike količine podataka o potrošnji u prethodnom periodu, kao i meteoroloških podataka kako bi predvideli trendove u snabdevanju – što je proces podložan greškama koje su uticale na prihode kompanije. "Učestvujemo na balansnom tržištu na satnom nivou. Svaka devijacija donosi dodatne troškove", naglašava Dragan Vlaisavljević, izvršni direktor. Da bi optimizovala trgovinu električnom energijom i ubrzala proces donošenja odluka, kompanija EPS se obratila Microsoft-u i lokalnom partneru Informatika AD. "Tim je predložio tehnologiju mašinskog učenja. Koliko nam je bilo poznato, ovo do tada još niko nije radio, pa smo pokrenuli pilot-projekat,” kaže Danilo Komatina, glavni inženjer. Brža i preciznija prognoza Podaci prikupljeni u poslednjih dvadeset godina uneti su u rešenje zasnovano na Azure tehnologiji koje koristi kontinualno mašinsko učenje, što EPS-u obezbeđuje dovoljnu brzinu da se prilagodi svim fluktuacijama. Zahvaljujući analizi podataka u realnom vremenu i automatizaciji, za prognozu potrošnje sada je potrebno samo 15 minuta umesto dva sata, a ušteđeno vreme koristi se za poboljšanje plana trgovine. Kompanija EPS je unapredila proces prikupljanja podataka koristeći Power Apps i zamenila ručno pravljene izveštaje Power BI vizualizacijom preko kontrolne table - kako bi poboljšala donošenje odluka u realnom vremenu. "Moj tim priprema podatke i kreira izveštaje u Power BI. Istog momenta mogu da pratim šta se dešava preko mobilne aplikacije", zadovoljno objašnjava Vlaisavljević. Margina greške koja je varirala između 5% i 15% smanjila se na 1,7%. "Smanjena greška odstupanja znači da smo smanjili troškove kojim bismo morali da je pokrijemo. Uštedimo i do 600.000 evra godišnje samo na balansnom tržištu," otkriva Komatina. "Pošto još i trgujemo bolje, predviđamo da ćemo imati dodatnih 300.000 evra profita godišnje. Ne moramo da pokrećemo i zaustavljamo generatore toliko često, pa je manje kvarova, što smanjuje troškove popravke i trajanje održavanja. Najzad, proizvodimo i prodajemo više električne energije, a kupujemo manje," dodaje Komatina. Veštačka inteligencija — od ideje do realizacije Ovaj projekat je povećao poverenje EPS-a u najnovije tehnologije. "Ne treba vam puno IT iskustva, ne morate da znate programiranje, niti da uložite puno vremena. Sarađivali smo blisko sa Microsoft-om kako bismo pretočili podatke, godine iskustva i naš proces razmišljanja u kod. Sada je na nama samo da obezbedimo aktuelne podatke i sistem obavi sve ostalo," kaže Vlaisavljević. "Trenutno istražujemo kako da se uz pomoć Azure tehnologije nosimo sa izazovima kao što su predviđanje cena, prikupljanje podataka o trgovini i integracija sa postojećim procesima. Radujemo se što ćemo prošititi našu prognozu potražnje za električnom energijom na kompletnu zonu trgovine u centralnoj i istočnoj Evropi," zaključuje Vlaisavljević. |
VESTI BALKAN SVET Sajt EE postoji od 2006. godine, sa namerom da se sve informacije iz elektroenergetike, nadju na jednom mestu. Povezani vesti SRBIJA :
29 Apr 2026 nin |
