NatusAIPrognozowanie dla infrastruktury
Prognozy zapotrzebowania, generacji i obciążenia systemu w różnych scenariuszach.
- Strona główna
- Zastosowania
- Energetyka i media
Dystrybucja energii · Zarządzanie sieciąZrealizowane · wynik u klienta
Krajowy operator systemu dystrybucyjnego energii elektrycznej
Cyfrowy bliźniak sieci elektroenergetycznej oparty na AI – w skali całego kraju
Jeden z pierwszych w Europie ogólnokrajowych cyfrowych bliźniaków sieci elektroenergetycznej opartych na AI – daje dyspozytorom obraz krajowej sieci niemal w czasie rzeczywistym.
Ogólnokrajowy
cyfrowy bliźniak sieci oparty na AI, jeden z pierwszych w Europie
Niemal w czasie rzeczywistym
monitorowanie krajowej sieci dystrybucyjnej
Standardowy sprzęt IT
bez kosztownych modernizacji sprzętu
Podsumowanie dla zarządu: cyfrowy bliźniak krajowej sieci
- Klient
- Krajowy operator systemu dystrybucyjnego energii elektrycznej
- Zakres
- Krajowa sieć dystrybucyjna energii elektrycznej
- Infrastruktura
- Standardowy sprzęt IT
- Użytkownicy
- Dyspozytorzy sieci, pracownicy bez specjalistycznego przygotowania, planiści
Kontekst, decyzja, wynik
- Kontekst. Odnawialne źródła energii, samochody elektryczne i pompy ciepła obciążały krajową sieć dystrybucyjną jak nigdy wcześniej. Narzędzia monitorowania stworzone dla scentralizowanego, przewidywalnego systemu nie nadążały, a interpretacja danych wymagała specjalistów.
- Decyzja. Zamiast kupować specjalistyczny sprzęt – budowa działającego cyfrowego bliźniaka całej krajowej sieci dystrybucyjnej, łączącego uczenie maszynowe z temporalnym silnikiem grafowym i działającego na standardowej infrastrukturze IT.
- Wynik. W pełni działający ogólnokrajowy bliźniak, jeden z pierwszych w Europie, z monitorowaniem niemal w czasie rzeczywistym, prognozowaniem, proaktywnymi alertami i narzędziami planistycznymi. Pracownicy bez specjalistycznego przygotowania rozumieją dziś dynamikę sieci, która wcześniej wymagała specjalistów.
- Czas do efektu. Po uruchomieniu przeprowadzono szkolenia dla dyspozytorów, przekazano dokumentację techniczną i zapewniono stałe wsparcie w optymalizacji – bez kosztownych modernizacji sprzętu.
Wyzwanie
Wyzwanie: zarządzanie krajową siecią w czasie transformacji energetycznej
W czasie transformacji energetycznej operator mierzył się z rosnącą presją operacyjną na sieć dystrybucyjną. Generacja odnawialna, samochody elektryczne i pompy ciepła zmieniały to, jak, kiedy i gdzie płynie energia.
Tradycyjne monitorowanie i wiedza specjalistów utrudniały zobaczenie pełnego obrazu. Zespoły musiały połączyć historyczne wzorce, zużycie, generację i strukturę sieci, aby planować z pełnym kontekstem, zamiast reagować na zdarzenia.
Jak przebiegał projekt
Droga: od analizy sieci do żywego modelu sieci
Od wspólnego pytania („co właściwie dzieje się w sieci?”) do żywego modelu, z którego może korzystać cały zespół.
-
Jak przeanalizowaliśmy sieć
Oceniliśmy wyzwania w zarządzaniu siecią w całej krajowej infrastrukturze dystrybucji energii elektrycznej.
Przeanalizowaliśmy historyczne wzorce, dane o zużyciu i trendy generacji, aby zrozumieć zachowanie systemu i typy awarii, a także ustalić, gdzie istniejące informacje mogą wspierać wcześniejsze decyzje, a gdzie zespoły wciąż polegały na wycinkowym obrazie lub ręcznej interpretacji.
Realizacja Analizę procesów i danych przeprowadził nasz zespół.
-
Jak zaprojektowaliśmy żywy model sieci
Opracowaliśmy cyfrowego bliźniaka, który łączy uczenie maszynowe z temporalną grafową bazą danych. Wiąże on zdarzenia w czasie z powiązaniami w sieci, tworząc wspólny obraz operacyjny.
Modele uczenia maszynowego analizują historyczne wzorce, aby prognozować zużycie i generację. Projekt powstał wokół istniejącej infrastruktury operatora i pytań, na które dyspozytorzy potrzebowali odpowiedzi – a nie wokół ogólnego dashboardu.
System zaprojektowano tak, by wydajnie przetwarzał duże zbiory danych na standardowej infrastrukturze IT, bez kosztownego sprzętu.
Produkty NatusAI dla tej funkcjonalności
- NatusAI Cygnuspołączony fundament danych (relacje, historia, lokalizacja)
Zasoby, pomiary i historia połączone w jednym modelu uwzględniającym czas.
Wdrożenie i adopcja
-
Co zbudowaliśmy
W pełni działający ogólnokrajowy cyfrowy bliźniak krajowej sieci elektroenergetycznej, jeden z pierwszych tego typu w Europie.
Wokół niego: dashboard monitorowania niemal w czasie rzeczywistym, silnik analityki predykcyjnej, system proaktywnych alertów, planer rekonfiguracji sieci, harmonogram prac utrzymaniowych i narzędzia wspierające decyzje inwestycyjne.
Produkty NatusAI dla tej funkcjonalności
- NatusAI Lyrawidoki operacyjne, mapy i dashboardy
- NatusAI Orionplatforma aplikacyjna
-
Jak dyspozytorzy wdrożyli rozwiązanie
Gruntowne szkolenia dyspozytorów, dokumentacja techniczna i stałe wsparcie w optymalizacji pomogły pracownikom bez specjalistycznego przygotowania korzystać z informacji, które wcześniej wymagały interpretacji specjalisty.
Produkty NatusAI dla tej funkcjonalności
- NatusAI Lyrawidoki operacyjne, mapy i dashboardy
Realizacja: zespół NatusAI z wykorzystaniem technologii temporalnej grafowej bazy danych. Etykiety produktów pokazują, który produkt NatusAI zapewnia daną funkcję lub ma ją zapewniać; status wydania podajemy w sekcji „Dla Państwa zespołu technicznego”.
Strona ludzka
Co zmieniło się dla zespołów sieciowych
Bliźniak sprawił, że wiedzą o sieci można się dzielić – więcej osób może działać na podstawie tego, co dzieje się w sieci.
Dyspozytorzy sieci. Jeden wspólny widok operacyjny stanu sieci, z alertami, które sygnalizują sytuacje, zanim przerodzą się w incydenty.
Pracownicy bez specjalistycznego przygotowania. Dynamika sieci, którą wcześniej rozumieli tylko specjaliści, jest teraz widoczna i wyjaśniona – wsparta szkoleniami i dokumentacją.
Planiści i kierownictwo. Decyzje o rekonfiguracji, utrzymaniu i inwestycjach są testowane na żywym modelu, zanim zostaną zaangażowane środki.
Mierzalne wyniki, które mają znaczenie
Efekt: krajowa sieć, którą więcej osób rozumie i którą może zarządzać
Ogólnokrajowy
Cyfrowy bliźniak sieci oparty na AI: obraz krajowej sieci dystrybucyjnej niemal w czasie rzeczywistym
Wyniki raportowane przez operatora
- Pracownicy bez specjalistycznego przygotowania rozumieją dynamikę sieci, która wcześniej wymagała interpretacji specjalisty
- Proaktywne alerty sygnalizują sytuacje wymagające uwagi, zanim przerodzą się w incydenty
- Decyzje o rekonfiguracji, utrzymaniu i inwestycjach są testowane na żywym modelu, zanim zostaną zaangażowane środki
- Bez kosztownych modernizacji sprzętu: bliźniak działa na standardowej infrastrukturze IT
Zakres realizacji
1
żywy cyfrowy bliźniak całej krajowej sieci dystrybucyjnej
6
narzędzia operacyjne na jednym modelu: monitorowanie, prognozowanie, alerty, rekonfiguracja, utrzymanie i wsparcie inwestycji
Standardowy sprzęt IT
infrastruktura, bez specjalistycznego sprzętu
Zakres i wyniki według danych klienta.
Co budujemy dla zespołów energetycznych
Nie tylko bliźniak sieci: AI w całym cyklu życia energii
To samo podejście oparte na połączonych danych obejmuje całą Państwa infrastrukturę i łączy informacje o zasobach, sieci, pogodzie, eksploatacji i rynku.
Utrzymanie predykcyjne
Wzorce w danych o zasobach zamienione w priorytety prac utrzymaniowych.
Monitorowanie
Stan zasobów i alerty widoczne w jednym obrazie operacyjnym.
Handel energią
Prognozy i ekspozycja rynkowa połączone z przeglądem strategii i decyzjami handlowymi – z zatwierdzeniem przez człowieka.
Planowanie infrastruktury
Porównanie scenariuszy lokalizacji, mocy i przyłączenia do sieci przed inwestycją.
Pełny cyfrowy bliźniak
Żywy model zasobów, powiązań oraz danych bieżących i historycznych – i sprawdzanie skutków przed podjęciem działań.
Cykl operacyjny, który można zweryfikować
- 01
Krok 01
Połączenie systemu
Zasoby, powiązania i dowody we wspólnym modelu.
- 02
Krok 02
Testowanie scenariuszy
Analiza skutków przy jawnych założeniach.
- 03
Krok 03
Przegląd decyzji
Odpowiedzialne zespoły otrzymują kontekst do planowania i działania.
Nagranie demo
Cyfrowy bliźniak sieci elektroenergetycznej
Cyfrowy bliźniak sieci w działaniu
Żywy model sieci elektroenergetycznej łączy zasoby, strumienie danych z liczników, geografię, prognozowanie i symulację w jednym silniku, a następnie przekłada je na monitorowanie, symulacje i prognozy.
Problem: sieć dystrybucyjna to jednocześnie struktura, strumienie pomiarów z liczników w czasie i geografia – rozproszone między GIS, ERP, infrastrukturę pomiarową i czujniki czasu rzeczywistego, które nigdy do końca do siebie nie pasują. Planowanie, analizy typu „co, jeśli” i obliczenia rozpływu mocy w dużej skali oznaczają ciężkie procesy ETL i nocne przetwarzanie wsadowe, więc odpowiedzi często przychodzą zbyt późno, by można było na nie zareagować.
Jak działa rozwiązanie: cyfrowy bliźniak agreguje, wizualizuje i analizuje dane ze wszystkich źródeł (GIS, ERP, liczniki inteligentne i czujniki na żywo) oraz uczy się na nich – w jednym silniku.
- Jeden zunifikowany model: zasoby, ich szeregi czasowe i lokalizacja znajdują się w jednym grafie i jednej transakcji.
- Prognozy dla każdego zasobu: modele ML mogą prognozować pracę każdego odbiorcy i wytwórcy w całej sieci.
- Natychmiastowy rozpływ mocy: obliczanie rozpływu mocy w dowolnym momencie, w każdym rzeczywistym lub symulowanym scenariuszu.
- Działa on-premise: jeden plik binarny na Państwa własnym sprzęcie, bez chmury i bez stosu technologicznego stron trzecich.
To nagranie przedstawia zanonimizowane wdrożenie referencyjne na platformie bazowej, a nie wynik u klienta NatusAI. Mapowanie na produkty NatusAI opisuje analogiczne zakresy odpowiedzialności produktów.
Demo na żywo
Planowanie fotowoltaiki dachowej
Decyzje o fotowoltaice z pełnym kontekstem
Interaktywna przestrzeń robocza dla energetyki łączy budynki, produkcję energii słonecznej i założenia energetyczne na jednej mapie, zamieniając złożone dane w praktyczne narzędzia planistyczne.
- Mapa i kontekst sieci: budynki w widoku mapy lub zdjęć satelitarnych, z nakładkami sieci, punktami zainteresowania i pokryciem dachów.
- Produkcja dla każdego budynku: szacowanie produkcji energii słonecznej oraz analiza orientacji i nachylenia paneli.
- Jawne założenia: koszty, zużycie energii na miejscu, magazyny energii, ceny energii i założenia dotyczące emisji CO₂ można zmieniać, aby porównać scenariusze.
Scenariusze referencyjne
Scenariusz referencyjny
Mapowanie potencjału fotowoltaiki dachowej
Problem: planowanie fotowoltaiki w skali całej planety wymaga połączenia obrysów budynków, geometrii dachów, ukształtowania terenu i nasłonecznienia, czyli danych geoprzestrzennych i szeregów czasowych zbyt dużych i rozproszonych, by można je było odpytywać razem w typowym zestawie GIS i bazy danych.
Jak działa rozwiązanie: mapowanie dachów i symulacja ich potencjału solarnego – budynek po budynku, w całych regionach.
Szczegóły techniczne
Obrysy budynków, ukształtowanie terenu i szeregi czasowe nasłonecznienia w jednym silniku; każdy dach powiązany z kontekstem sieci.
Scenariusz referencyjny
Cyfrowe bliźniaki i IoT
Problem: modelowanie rzeczywistego systemu oznacza połączenie jego struktury, strumieni danych z czujników i geografii – zwykle z trzech baz danych, które nigdy do końca do siebie nie pasują.
Jak działa rozwiązanie: jednorazowe zamodelowanie rzeczywistego systemu (struktura, czujniki, geografia), a potem symulacje na tych samych danych, które są monitorowane.
Szczegóły techniczne
Zasoby, szeregi czasowe i lokalizacja w jednym grafie i jednej transakcji. Bez kopiowania i eksportu do analiz „co, jeśli” – bliźniak nigdy nie traci synchronizacji.
Scenariusze referencyjne: przykładowe scenariusze na tym samym silniku co nasze projekty u klientów; nie są to opisane wyżej wyniki klienta.
Możliwość przeniesienia
Co cyfrowy bliźniak sieci oznacza dla Państwa przedsiębiorstwa energetycznego
Każdy operator systemu dystrybucyjnego, przedsiębiorstwo energetyczne czy duży odbiorca energii w obliczu transformacji energetycznej może pójść tą samą drogą – bez wymiany sprzętu.
Zacząć od pytań, które zadają dyspozytorzy.
Bliźniak budowany wokół realnych decyzji – przeciążeń, awarii i rekonfiguracji – a nie wokół ogólnego dashboardu.
Wykorzystać istniejącą infrastrukturę.
Bliźniak w skali kraju działał na standardowym sprzęcie IT. Budżet idzie w wyniki, a nie w serwery.
Udostępnić wiedzę ekspercką.
Szkolenia i czytelne widoki pozwalają pracownikom bez specjalistycznego przygotowania działać na informacjach, które wcześniej potrafili interpretować tylko specjaliści.
Ład AI wbudowany w architekturę
Ład danych sieciowych, odporność i NIS2
Dane sieciowe to dane infrastruktury krytycznej. Bliźniak działa we własnej infrastrukturze operatora, więc dane operacyjne pozostają w strefie bezpieczeństwa, a decyzje o rekonfiguracji i inwestycjach należą do odpowiedzialnych osób.
- NIS2: operatorzy energetyczni są podmiotami kluczowymi. Eksploatacja we własnej infrastrukturze wspiera obowiązki dotyczące łańcucha dostaw i kontroli dostępu (transpozycja krajowa różni się między państwami)
- RODO: dane z liczników inteligentnych mogą być danymi osobowymi, dlatego przetwarzanie odbywa się on-premise i jest udokumentowane
- AI Act: tam, gdzie AI wspiera decyzje istotne dla bezpieczeństwa infrastruktury, nadzór ze strony człowieka i rejestrowanie zdarzeń są wbudowane w proces
NatusAI wspiera realizację Państwa obowiązków, ale nie zastępuje Państwa oceny prawnej. Jak NatusAI wspiera ład AI w kontekście AI Act, RODO, DORA i NIS2
Dla Państwa zespołu technicznego
- Zrealizowane z wykorzystaniem temporalnej grafowej bazy danych: graf zasobów sieciowych i pomiarów z wersjami w czasie, prognozowanie zużycia i generacji z użyciem ML, analizy na standardowym sprzęcie desktopowym i serwerowym.
- Cechy silnika: dane z GIS, ERP, liczników inteligentnych i czujników na żywo w jednym grafie i jednej transakcji. Prognozy ML dla każdego zasobu. Rozpływ mocy w dowolnym momencie, w scenariuszach rzeczywistych lub symulowanych. Jeden plik binarny, on-premise.
- Mapowanie na platformę: NatusAI Cygnus (planowane: v1) ma łączyć dane grafowe, szeregi czasowe, dane geoprzestrzenne i wyszukiwanie z wersjonowaną historią. NatusAI Lyra (dostępne) zapewnia mapy, tabele i dashboardy. NatusAI Orion (roadmapa) to warstwa aplikacji.
Pytania
Pytania kadry zarządzającej operatorów sieci i przedsiębiorstw energetycznych
Sprzęt, ludzie, lokalizacja danych i zakres.
Czy do cyfrowego bliźniaka sieci potrzebny jest nowy sprzęt?
Nie w tym projekcie. Ogólnokrajowego bliźniaka zaprojektowano do pracy na standardowej infrastrukturze IT i nie były potrzebne kosztowne modernizacje sprzętu.
Czy pracownicy bez specjalistycznego przygotowania naprawdę mogą z niego korzystać?
Tak. Szkolenia i dokumentacja pomogły im zrozumieć dynamikę sieci, która wcześniej wymagała interpretacji specjalisty.
Czy nasze dane opuszczają naszą infrastrukturę?
Nie muszą. Bliźniak działa na własnym sprzęcie operatora, a połączenia z usługami zewnętrznymi powstają tylko wtedy, gdy Państwo o tym zdecydują.
Co poza monitorowaniem może wspierać bliźniak?
Analizy predykcyjne, proaktywne alerty, planowanie rekonfiguracji, harmonogramowanie prac utrzymaniowych i wsparcie decyzji inwestycyjnych – wszystko na tym samym żywym modelu.
Wyniki u klientów
Więcej zmierzonych wyników u klientów
Telekomunikacja
Europejski operator telekomunikacyjny
92%
krótszy czas odpowiedzi
Pełne case study
Bankowość
Duży bank europejski
3 dni → <1 s
złożone zapytania o powiązania
Pełne case study
Porozmawiajmy o podobnym projekcie
Jak wyglądałaby Państwa sieć jako żywy model?
Zacznijmy od jednego pytania operacyjnego – przeciążeń, awarii lub wniosków o przyłączenie – a pokażemy, jak bliźniak odpowiedziałby na nie w Państwa własnej infrastrukturze.
- Zaczynamy od fazy analizy o jasno określonym zakresie, zakończonej wyraźną decyzją: kontynuujemy czy nie.
- Rozmowy referencyjne dotyczące tego projektu możemy zorganizować w ramach NDA, po pierwszym spotkaniu.
Można też napisać na adres contact@natusai.com
