Nove tehnologije u prognozi potrošnje i potražnje za strujom

Podaci prikupljeni u poslednjih 20 godina uneti su u rešenje koje koristi mašinsko učenje, što EPS-u obezbeđuje dovoljnu brzinu da se prilagodi svim promenama.



Reč je o Majkrosoftovom rešenju koje je pojednostavilo unos i prikaz podataka i mogućnost predviđanja tražnje za električnom energijom u dužem vremenskom period.



U saopštenju Majkrosfta se navodi da je zahvaljujući analizi podataka u realnom vremenu i automatizaciji, za prognozu potrošnje sada potrebno samo 15 minuta umesto dva sata.



Precizna prognoza potražnje za električnom energijom omogućava da se proizvodnja, snabdevanje, distribucija i trgovina električnom energijom u Srbiji odvijaju na što efikasniji način, uz optimalne troškove.



Pre uvođenja novog rešenja, inženjeri u Sektoru za dispečersko planiranje i upravljanje proizvodnjom su velike količine podataka o potrošnji u prethodnom periodu, kao i meteorološke podatke unosili ručno i taj proces je bio podložan nepreciznostima, koje su uticale na prihode kompanije.



Izvršni direktor EPS Dragan Vlaisavljević kaže da svaka devijacija donosi dodatne troškove, a da je nakon uvođenja novog rešenja margina greške, koja je varirala između pet odsto i 15 odsto, smanjena na 1,7 odsto.



“Blisko smo sarađivali sa Majkrosoftom, kako bismo podatke, godine iskustva i naš proces razmišljanja pretočili u kod. Sada je na nama samo da obezbedimo aktuelne podatke i sistem obavi sve ostalo", rekao je Vlaisavljević.



Naveo je da kompanija trenutno istražuje kako da se uz pomoć Azure tehnologije nosi sa izazovima kao što su predviđanje cena, prikupljanje podataka o trgovini i integracija sa postojećim procesima.