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.
