«Исследования и разработки «Окели Энержи»
ИТ и образование в энергетике
Моделирование энергетического перехода
- Выбор оптимального развития аналитического актива на основании математических моделей оборудования, солнечных панелей, аккумуляторных батарей, заправочных станций и т.д.
- Оценка окупаемости с учетом тарифов
- Представление лучших предложений в развитии аналитического актива
- Оценка окупаемости с учетом тарифов
- Представление лучших предложений в развитии аналитического актива
Управление объектами интеллектуальной энергетики
- Регулирование аккумуляторными батареями для снижения нагрузки на сеть и экономии электроэнергии
Образовательные продукты
- Создание образовательных курсов в энергетике с использованием онтологического подхода
Компания «Исследования и Разработки «Окели Энержи» была основана в 2020 году. Занимается ИТ разработками в области моделирования энергетических активов.
Нашими решениями воспользовались компании из Бельгии, Испании, Нидерландов, Литвы.
Перечень технологий, который использует компания:
1. Создание MPC (model predictive control) моделей в энергетике – описание параметров, ограничения и т.д.
2. MHE (moving horizon estimation) для моделирования в MPC – параметры, функции, ограничения и т.д.
3. Автоматическое улучшение данных для решения задач управления на основе данных
4. Поиск критериев качества оценки прогноза на примере работы MPC в сфере энергетики
5. Повышение точности прогнозирования методами глубокого обучения (нейронные сети, вычисление на GPU) для повышения качества работы MPC
6. Использование алгоритмов машинного обучения поверх онтологической модели
7. Оценка качества систем управления в режиме реального времени
8. Реализация требований уровня сервиса в системах обработки потоковых данных
9. Онтологическое моделирование энергетической области на платформе Stardog
Нашими решениями воспользовались компании из Бельгии, Испании, Нидерландов, Литвы.
Перечень технологий, который использует компания:
1. Создание MPC (model predictive control) моделей в энергетике – описание параметров, ограничения и т.д.
2. MHE (moving horizon estimation) для моделирования в MPC – параметры, функции, ограничения и т.д.
3. Автоматическое улучшение данных для решения задач управления на основе данных
4. Поиск критериев качества оценки прогноза на примере работы MPC в сфере энергетики
5. Повышение точности прогнозирования методами глубокого обучения (нейронные сети, вычисление на GPU) для повышения качества работы MPC
6. Использование алгоритмов машинного обучения поверх онтологической модели
7. Оценка качества систем управления в режиме реального времени
8. Реализация требований уровня сервиса в системах обработки потоковых данных
9. Онтологическое моделирование энергетической области на платформе Stardog
- Участники реестра НТИ (Energy net, Home net)
- Аккредитованная ИТ-компания
- Участник «Сколково» с 2022 года
- Победители всероссийской премии Бизнес-успех
2022 года - Победитель городского конкурса «Царицинский
бизнес - 2022» - Входит в единый реестр субъектов МТК с 2020 года
Наши партнеры
