Warmteverdeling met Azure Machine Learning bij AEB
AEB Amsterdam wekt warmte op als bijproduct van afvalverbranding. Met historische, live en voorspelde data op het Azure AI- en Machine Learning-platform verdeelt het systeem die warmte zo effectief mogelijk over elektriciteit, het warmtenet en opslag.
In het kort
Dynamisch verdeeld
Warmte-energie verdeeld over elektriciteitsproductie, het warmtenet en opslag.
Voorspellende modellen
Op historische en realtime data over warmteproductie en vraag.
In de Azure-cloud
Gegevens opgeslagen in Microsoft Azure, voor schaalbaarheid, veiligheid en flexibiliteit.
Realtime inzicht
Monitoring en rapportages die de besluitvorming ondersteunen.
De uitdaging
Warmte slim verdelen
AEB Amsterdam is een afvalverwerkingsbedrijf dat warmte-energie opwekt als bijproduct van het verbrandingsproces. Het doel van het project is de energieopbrengst te optimaliseren door de warmte-energie goed te verdelen over elektriciteitsproductie, warmtevoorziening en warmteopslag.
Onze aanpak
Van data tot dynamische verdeling
Data-invoer
Historische en realtime data verzamelen over de warmteproductie, de elektriciteitsvraag, de warmtevraag en andere relevante factoren.
Dataopslag
De gegevens worden opgeslagen in de cloud van Microsoft Azure, voor schaalbaarheid, veiligheid en flexibiliteit.
Data-analyse
AI- en machine learning-algoritmen analyseren de gegevens en brengen patronen, trends en verbanden in kaart die de warmteverdeling beïnvloeden.
Voorspellende modellen
Op basis van die analyse worden modellen ontwikkeld die de toekomstige warmteproductie en -vraag voorspellen.
Energieverdeling
Met de voorspellende modellen wordt de warmte-energie dynamisch verdeeld over elektriciteitsproductie, de warmtevoorziening voor het netwerk en opslag.
Optimalisatie
Het systeem optimaliseert de energieopbrengst en houdt daarbij rekening met de huidige vraag, de verwachte vraag, de kosten van elektriciteit en warmte, en de opslagcapaciteit.
Realtime monitoring
Een realtime monitoringonderdeel bewaakt de prestaties van het systeem, zodat er zo nodig kan worden ingegrepen.
Rapportage en visualisatie
Belangrijke inzichten en prestatiegegevens worden gerapporteerd en visueel weergegeven, om de besluitvorming te ondersteunen en betrokkenen te informeren.
Het resultaat
De voordelen
- Energie-efficiëntie: een maximale energieopbrengst met minimale verspilling.
- Duurzaamheid: een optimaal gebruik van hulpbronnen en minder behoefte aan traditionele energie.
- Kostenbesparing: lagere operationele kosten door efficiënter gebruik van warmte-energie.
- Voorspellend onderhoud: de systeemprestaties worden voorspeld, wat ongeplande uitval beperkt.
- Datagedreven besluitvorming: betere beslissingen op basis van AI en data-analyse.
Sta je voor een vergelijkbare keuze?
Plan een gesprek
