Die Energieverbrauchsprognose liefert Unternehmen einen umfassenden Überblick über den Stromverbrauch und unterstützt sie dabei, ihren Energieverbrauch präzise vorherzusagen und zu optimieren. Ein smartes Energiemanagement-System erlaubt es Unternehmen, ihren Energieeinsatz besser zu steuern sowie den Energieeinkauf gezielt zu optimieren und die Energiebeschaffungskosten nachhaltig zu senken. Außerdem ist dadurch ein Effizienz-Vergleich zwischen verschiedenen Einheiten (Maschinen, Niederlassungen, Filialen, etc.) möglich.
Was ist unsere Lösung „Energieverbrauchsprognose“?
Mit unserer Lösung wird der Energieverbrauch von Unternehmen optimiert. Durch präzise Vorhersagen und Analysen können der Energieeinsatz ideal gesteuert und die Betriebskosten reduziert werden.
Erfolgsgeschichte: Energie Steiermark
Künstliche Intelligenz, Big Data und Data Science machen es möglich: Österreichs viertgrößter Energiedienstleister prognostiziert auf die Viertelstunde genau für einen Monat im Voraus den Energie-Bedarf seiner Kunden und gewährleistet damit eine deutlich verbesserte nachhaltige Steuerung des Energieeinsatzes.
Link: Success Stories | Energie Steiermark | ACP CUBIDO
Die Ergebnisse
- Der zu erwartende Energieverbrauch wird mit großer Genauigkeit für die nächsten 5 – 10 Tage prognostiziert.
- Bessere und nachhaltigere Steuerung des Energieeinsatzes (bessere Planbarkeit der Netz- und Kraftwerksauslastung).
Eingesetzte Technologien
- Aufbau einer unternehmensweiten Datenplattform mit Microsoft Azure und Azure Synapse Analytics.
- Verarbeitung großer Datenmengen mit Spark und Nutzung von Power BI für die Datenauswertung.
- Implementierung von Machine Learning Modellen zur genauen Prognose des Stromverbrauchs.
Erfolgsgeschichte: ÖBB
Das Ziel dieses Big Data Projekts war die Entwicklung eines Energiebedarfsprognoseprogramms für den Bahnstrombedarf der ÖBB-eigenen Verkehre in Österreich. Damit soll der Energieeinkauf durch frühzeitige und möglichst exakte Vorhersage des Energiebedarfs verbessert, ÖBB eigene Kraftwerke effizient eingesetzt und so die Energiekosten dauerhaft gesenkt werden.
Link: Success Stories | ÖBB | ACP CUBIDO
Die Ergebnisse
- Einsparung von mehreren 100.000 Euro pro Jahr durch gezielteren Energieeinkauf.
- Nachhaltige Steuerung des Energieeinsatze.
Eingesetzte Technologien
- Implementierung von Machine Learning Modellen zur genauen Prognose des Stromverbrauchs.
Aufforderung zu
Für weitere Informationen oder um Ihre KI-Reise zu beginnen, kontaktieren Sie uns bitte unter office@cubido.at. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören!