cookies
На нашем сайте используются файлы cookie, чтобы обеспечить вам лучший опыт. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с нашей политикой использования cookie. Подробнее о cookie и вашей конфиденциальности вы можете узнать в нашей Политике конфиденциальности.

Спасибо за ваше посещение!

ITwin Prognoz: Интеллектуальная система прогнозирования в энергетике

Энергетические решения для промышленности, строительства, и домашнего хозяйства.

Ключевые возможности и стоимость ITwin Prognoz:

- Многофакторное прогнозирование с учетом различных данных из открытых источников.
- Гибкие возможности интеграции с внешними системами, такими как SCADA, через APi.
- Веб-платформа "Энергоаналитика" с интуитивными дашбордами, графиками и отчетами.
- Возможность кастомизации под нужды различных пользователей, включая энергокомпании, сбытовые компании, диспетчерские центры и другие.
- Автономная работа без зависимостей от облачных сервисов и использование только открытых лицензий.
- Гибкость развертывания как локального скрипта или серверного решения.
- Минимальные системные требования: CPU 4 ядра, RAM 16 ГБ, дисковое пространство от 150 ГБ, ОС Linux (Ubuntu 20.04+ или Debian 11+) или Windows Server 2019/2022.

Область применения:
- Энергоснабжающие компании;
- Энергосбытовые компании;
- Промышленные предприятия;
- Предприятия ЖКХ.

Стоимость лицензии программного обеспечения и ИТ-услуг определяется индивидуально и зависит от объема прав использования, тарифа, интеграций и кастомизации проекта

Какие задачи решает ITwin Prognoz?

Назначение: Система предназначена для автоматизированного прогнозирования отпуска тепловой энергии на основе анализа исторических данных.
Дополнительные модели прогнозирования:
- Часы пиковой нагрузки;
- Потребление электрической энергии;
- Потребление тепловой энергии;
- Построение рабочих характеристик оборудования;
- Выработка электроэнергии ВИЭ;
- Располагаемая мощность ГТУ;
- Цен РСВ.
Основная задача - построение математических моделей, которые позволяют предсказывать нужный показательна 48 часов вперед на основании сформированных зависимостей.
Используемые технологии:
  • Python - открытый язык программирования (лицензия PSF);
  • Anaconda - дистрибутив Python для Data Science (лицензия BSD);
  • PostgreSQL - СУБД (лицензия PostgreSQL License, совместимая с Open Source);
  • DBeaver - универсальный клиент для работы с БД (лицензия Apache 2.0);
  • ETL-процессы - реализованы с использование библиотек Python (Pandas, SQLAlchemy, Apache Airflow и др.)
Документация