Wyzwanie klienta: automatyczne zarządzanie energią w firmie fotowoltaicznej
Hurtownia OZE z własną farmą fotowoltaiczną i systemem magazynowania energii szukała sposobu na automatyzację zarządzania produkcją i przechowywaniem energii. Celem było ograniczenie strat i zwiększenie efektywności – dotychczasowy system był oparty na ręcznym sterowaniu i reagowaniu post factum.
Cel współpracy
Stworzenie zintegrowanego systemu opartego na AI, który na podstawie danych pogodowych, zużycia i taryf automatycznie optymalizuje produkcję energii oraz zarządza magazynem: ładowaniem i rozładowywaniem baterii w zależności od prognoz i opłacalności.
Kontekst
Po analizie infrastruktury klienta zaprojektowano rozwiązanie wykorzystujące algorytmy predykcyjne oraz integrację danych z falowników, czujników IoT, prognoz pogodowych i danych o taryfach.
System AI analizował historyczne zużycie, produkcję oraz dynamiczne warunki atmosferyczne, by sterować cyklami ładowania baterii – wybierając najbardziej opłacalny moment (np. unikanie nadwyżek trafiających do sieci po niskiej cenie)
Zintegrowane środowisko analityczne generowało raporty i alerty, umożliwiając operatorom reagowanie lub wprowadzanie długoterminowych strategii optymalizacyjnych.
Rezultaty (KPI)
✅ Zwiększenie autokonsumpcji energii o 27%
✅ Redukcja strat energii oddawanej do sieci o 41%
✅ Czas zwrotu inwestycji: 2,3 roku
✅ 94% dostępności systemu (bez przestojów w sterowaniu)
✅ Automatyzacja 100% procesów ładowania/rozładowywania baterii
Podsumowanie przebiegu wdrożenia
- Audyt danych historycznych i architektury IT
- Projektowanie algorytmów predykcyjnych
- Integracja z falownikami, magazynem energii, systemami prognozowania pogody
- Budowa i testy MVP (symulacja)
- Wdrożenie pełne i optymalizacja
Zakres wdrożenia
- AI – prognozy produkcji, zapotrzebowania i cen energii
- IoT – dane z falowników i systemu bateryjnego
- EMS – automatyczne sterowanie cyklami magazynowania
- System analityki – raporty efektywności, alerty błędów
- Integracja z rynkiem energii – dane o taryfach i popycie
Rozwiązania technologiczne – główne i wspierające
⚙️ AI – optymalizacja decyzji o ładowaniu i oddawaniu energii
⚙️ IoT – dane z urządzeń fizycznych (PV, magazyn)
⚙️ Big Data – analiza zużycia i prognoz pogodowych
⚙️ Edge computing – szybkie decyzje na poziomie lokalnym
⚙️ EMS/SCADA – warstwa automatyki do sterowania urządzeniami
Stack technologiczny
- TensorFlow, scikit-learn (AI/ML)
- MQTT + Modbus (komunikacja IoT)
- Node-RED + Grafana (monitoring, wizualizacja danych)
- Python (backend + integracje)
- AWS (analiza danych, przechowywanie)