App Orchid, proveedor líder de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial para aplicaciones industriales y empresariales, ha anunciado hoy que Energinet.dk, el Operador Danés del Sistema de Transmisión, le ha adjudicado un concurso para la provisión de soluciones de análisis de datos de gestión de contingencia para una gestión de red más inteligente y eficiente Operaciones. La aplicación de App Orchid de aprendizaje profundo y procesamiento de lenguaje natural interfaz basada permitirá a los operadores a comprender el comportamiento de la red bajo condiciones de viento variable para ayudar con la mejora de la fiabilidad y la capacidad de gestión de una red de red de transmisión compleja.
App Orchid, proveedor líder de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial para aplicaciones industriales y empresariales, ha anunciado hoy que Energinet.dk, el Operador Danés del Sistema de Transmisión, le ha adjudicado un concurso para la provisión de soluciones de gestión y análisis de contingencia para una gestión de red más inteligente y eficiente Operaciones.
Energinet.dk. La red nacional de Dinamarca es un innovador líder en la aplicación de diversas tecnologías digitales en el monitoreo, operación y optimización de sus operaciones de red. Con la penetración significativa del viento y de otros recursos renovables, las tecnologías convencionales de la gerencia de la rejilla son insuficientes e incapaces de cubrir las necesidades cotidianas del negocio.
La tecnología de App Orchid aplicará inteligencia de máquina y aprendizaje profundo a través de la Internet de las Cosas (IoT) al combinarse con datos de SAP, sistemas de administración de energía, fuentes de datos meteorológicas y no estructuradas para proporcionar a los operadores de sistemas y gestores de red una visión previamente imposible con analítica convencional y EMS Basadas en herramientas. Con esta tecnología, los datos masivos de los sistemas Big Data se combinarán utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar los enlaces y nodos de red que son vulnerables al clima, a la carga variable ya las condiciones renovables impredecibles. Mediante la adaptación dinámica de nuevos escenarios se pueden simular, estudiar y optimizar diversos esquemas correctivos para condiciones de funcionamiento variables. Las tecnologías predictivas marcarán errores en la topología de la red, al tiempo que sugerirán acciones correctivas utilizando interfaces ricos en lenguaje natural y analíticas. Los motores de procesamiento de lenguaje natural alimentados por AI de las tecnologías combinan los datos no estructurados con datos estructurados para ofrecer una perspectiva unificada única en los parámetros necesarios para administrar una red eléctrica compatible. Esto incluirá el procesamiento y el análisis de registros operativos y guías de estabilidad que se almacenan en formatos no estructurados.
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