Исследования и разработки в Oceli Energy

Чистая энергия
Наша компания активно занимается научной деятельностью в области программного обеспечения в энергетике.
На постоянной основе ведём работу со студентами университетов:
база практики для студентов второго и третьего курсов
научное руководство выпускными работами бакалавров и магистров
научное руководство аспирантами
Сотрудниками компании являются три кандидата наук!
Наши достижения:
Успешно прошли Fast Treck Сколково (получили протокол предварительной экспертизы о присвоении статуса участника Сколково)
Участники реестра НТИ (Energy net, Home net)

Аккредитованная ИТ-компания
Вошли в топ 5 акселератора Архипелаг 2121
Победители премии Бизнес-успех
Мы принимаем студентов на прохождение практики!
Темы практик:
Создание MPC (model predictive control) моделей на Python в энергетике: описание параметров, ограничения и т.д.
Конфигурация MPC (model predictive control) симулятора на Python для решения задач технико-экономического обоснований: параметры, установка и т.д.
MHE (moving horizon estimation) для симуляций в MPC (model predictive control) на Python: параметры, функции, ограничения и т.д.
Оценка качества систем управления в режиме реального времени
Автоматическое улучшение данных для решения задач управления на основе данных
Реализация требований уровня сервиса в системах обработки потоковых данных
Поиск критерия/ев оценки качества прогноза на примере работы MPC(model predected control) системы в сфере энергетики
Оптимизация работы системы управления(MPC) за счет повышения точности прогноза методами ансамблирования (stacking bagging)
Решение задачи повышения качества работы MPC системы за счет повышения точности прогнозирования методами глубого обучения (нейронные сети, вычисления на gpu)
Онтологическое моделирование энергетической области на платформе stardog
Запуск алгоритмов машинного обучения поверх онтологической модели предметной области
Примерные темы выпускных работ:
Виртуальные цифровые помощники при поддержке принятия решений об инвестициях в технологические проекты
Многосценарные симуляции поведения совокупности активов для управления портфелем проектов
Сквозные модели управления спросом в интеллектуальных сетях с использованием денег в качестве целевой функции
Методы и методы оценки эффективности алгоритмов управления с использованием различных сценариев изменения походных условий
Метод поддержки принятия решений для снижения себестоимости продукции производственного предприятия на основе анализа данных энергопотребления
Основные направления научной деятельности:
1
Улучшение качества моделирования, переход от симуляции к реальному управлению.
2
Совершение построения системы потоковой обработки запросов Apache Airflow/AutoML
3
Создание системы оценки качества данных/результатов в рамках SLA с заказчиком
4
Разработка платформы управления в режиме реального времени.
Оставь заявку на прохождение практики и мы с тобой свяжемся
Темы практик
Связаться с нами
Телефон: 8-905-064-26-01
Почта: anton.tyukov@ileco.energy
Made on
Tilda