Warmte Energie Distributie met Azure Data en Machine Learning

Effectieve distributie van warmte-energie bij AEB Amsterdam voor elektriciteit, netwerkverwarming en opslag. Gebruikt historische, live en toekomstige data via Azure AI/Machine Learning platform.

Warmte Energie Distributie met Azure Data en Machine Learning

Client

AEB Amsterdam

Datum

2022-10-11

Sector

Chemie, Olie & Energie

Achtergrond

AEB Amsterdam is een afvalverwerkingsbedrijf dat warmte energie genereert als bijproduct van het verbrandingsproces. Het project wil de energie-output van AEB Amsterdam optimaliseren door de warmte-energie op de juiste manier te verdelen tussen elektriciteitsproductie, warmtevoorziening en warmteopslag.

Functionaliteiten

Het project omvat de volgende functionaliteiten:

Data-invoer

Het verzamelen van historische en real-time data met betrekking tot de warmteproductie, elektriciteitsvraag, warmtevraag en andere relevante factoren.

Dataopslag

De gegevens worden opgeslagen in de Azure cloud-infrastructuur om schaalbaarheid, veiligheid en flexibiliteit te waarborgen.

Data-analyse

Met behulp van AI- en Machine Learning-algoritmen worden de gegevens geanalyseerd om patronen, trends en relaties te identificeren die de warmteverdeling beïnvloeden.

Voorspellende modellen

Op basis van de analyse worden voorspellende modellen ontwikkeld om toekomstige warmteproductie en vraag te voorspellen.

Energieverdeling

De voorspellende modellen worden gebruikt om de warmte-energie dynamisch te verdelen tussen elektriciteitsproductie, warmtevoorziening voor het netwerk en opslag.

Optimalisatie

Het systeem streeft ernaar om de energie-output te optimaliseren door rekening te houden met factoren zoals de huidige vraag, toekomstige vraagvoorspellingen, kosten van elektriciteit en warmte, en opslagcapaciteit.

Real-time monitoring

Het project omvat een real-time monitoringcomponent om de prestaties van het systeem te bewaken en in te grijpen indien nodig.

Rapportage en visualisatie

Belangrijke inzichten en prestatiegegevens worden gerapporteerd en visueel weergegeven om de besluitvorming te ondersteunen en de stakeholders te informeren.

Voordelen

Dit project heeft verschillende voordelen:

Energie-efficiëntie: Maximaliseert energie-output en minimaliseert verspilling.

Duurzaamheid: Optimaal gebruik van hulpbronnen en vermindert traditionele energiebehoefte.

Kostenbesparing: Verlaagt operationele kosten door efficiënter gebruik van warmte-energie.

Voorspellend onderhoud: Voorspelt systeemprestaties en minimaliseert ongeplande uitval.

Data-driven besluitvorming: Betere beslissingen op basis van AI en gegevensanalyses.