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
Связаться с нами
Телефон: 8-905-064-26-01
Почта: anton.tyukov@ileco.energy