СЭТ

1. При температурных изменениях окружающей среды, недостаточная маневренность теплогенерирующих и теплораспределительных систем влечет высокие издержки теплопотребителей, так как последние вынуждены потреблять сверх необходимого. Наша Система позволяет производить регулирование теплопотребления каждого конкретного здания в соответствии с необходимым уровнем, зависящем от температуры окружающей среды, обеспечивая экономию теплопотребления до 30-40%. 2. У Большинства энергораспределительных и энергопотребляющих систем отсутствует единая система мониторинга их состояния. Оценка состояния большей части систем осуществляется в рамках плановых физических осмотров. Наша Система позволяет наблюдать за каждым подключенным объектом. Встроенные в Систему алгоритмы прогнозируют потенциальное возникновение нештатных ситуаций на объекте, оценивают технологическое состояние объекта, целесообразность вмешательства. 3. Классическим подходом к организации систем мониторинга технологических объектов является структура ПЛК-SCADA. Сложность поддержания системы, обновления, расширения часто требует вмешательства высококвалифицированных сотрудников-разработчиков программного продукта SCADA, а иногда и невозможна. Наша Система объединяет информацию от каждого объекта в единую web-платформу, что позволяет одновременно подключать к системе мониторинга любое количество объектов от любых производителей, не вызывает больших сложностей в установке и эксплуатации.

Программное обеспечение «ПО верхнего уровня СМАРТ системы Энергосбережение» — инструмент, который позволяет с максимальной эффективностью выполнять мониторинг технологических объектов, управлять режимами работы, контролировать реализацию энергосервисных контрактов.

Продукт позволяет: - Создавать цифровые модели теплосетей и объектов энергопотребления и рекомендует способы оптимизации - С использованием прогнозов ИИ автоматически регулировать теплоснабжение с учетом температуры окружающей среды (повышение энергоэффективности на 30%) - Удаленно оценивать состояние оборудования и технологической линии (снижение эксплуатационных издержек до 40%) - Прогнозировать нештатные ситуации на объектах энергоснабжения за счет обучения нейросетей на базе ИИ