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Teil 2: Durch Visualisierung Klarheit gewinnen: Förderung der Zusammenarbeit in Wasserkraftteams

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Minute gelesen
In der erste Teil dieser Serie, wir untersuchen, wie maschinelles Lernen auf großen Datenmengen angewendet wird, um Erkenntnisse zu gewinnen. Aber wie wandeln wir diese Erkenntnisse in umsetzbare Schritte um, die sie in Echtzeit ergreifen können?

Wenn es um intelligente Wasserkraftoptimierung geht, kann die Datenvisualisierung komplexe Datensätze in klare, umsetzbare Erkenntnisse verwandeln, indem Informationen effizient gefiltert, geglättet und angezeigt werden. Darüber hinaus können fortschrittliche digitale Tools die Granularität der Daten anpassen — von stündlichen Details bis hin zu jährlichen Trends — und so eine dynamische Ansicht ermöglichen, die als Grundlage für die strategische Planung dient.

In diesem zweiten Schritt geht es nicht nur darum, Daten zu sehen, sondern auch darum, mit ihnen zu interagieren, Erkenntnisse nahtlos zu bearbeiten und teamübergreifend auszutauschen und Entscheidungen schneller, intuitiver und weniger fehleranfällig zu treffen.

barrieren überwinden: Die Macht der Transparenz

The main advantage this plants is the integration of the total water power plant data in a single collaboration and intuitive picture, the decisions on all levels of the company documents and all parties is accessible. This view was expanded by flow and price prognoses, and contains an production plan, the until to a year in the future. Sie sind so konzipiert, dass sie diese Informationen intuitiv liefern. This transparence does not only silos within the teams, but also provides all participants on a single goal — a optimierte energy production.

Die Zukunft vorhersagen: Zwischen kleinsten Details und Vogelperspektive

We processing Live Telemetry and Weather data with machinally learning, to predict zuflüsse — from the next hour to 12 months in advance. This continuous current forecast is the fundament our production planning. Es ermöglicht den Betreibern, schnell an die sich ständig ändernden Bedingungen anzupassen, die Lagerung und den Wasserverbrauch auf Day-Ahead-Markets zu optimieren und sich an wechselnde saisonale Trends zu erinnern. The visual is here especially importance, the same chart for production planning as tool for intraday trading and also also as instrument for überschwemmung and dürreprävention, can be used, when the zeithorizont and the data granularität.

The visual can also be used for szenario tests. Jede protokollierte Änderung von HYDROGRID Insight wird sofort in der angewandten Produktionsplanung und im Visualisierungstool berücksichtigt. The production planning and the prognosed reservoir stands are also updated, to the operators can modellieren different strategies before they defined the ideal strategy.

Schließlich umfasst die Visualisierung auch Preisvariablen, sodass die Produktionsplanung sowohl von Faktoren des Wassermanagements als auch von Energiehandelsfaktoren gesteuert werden kann. Durch die Integration von Energiepreisprognosen in unsere Modelle können Betreiber für morgen planen, aber auch Strategien für das kommende Jahr entwickeln, um sicherzustellen, dass jede Entscheidung den Wert maximiert und ein nachhaltiges Ressourcenmanagement unterstützt.

Eine einheitliche Vision: Collaborative and intuitive decision findung

The different teams need different tools for the water management, we have developed an comprehensive suite that based on the all teams collection information, to give each experts to give the insight, it need, from water value over the maintenance planning to him to restriction management.

The true strength our approach is there, all teams to provide a central information source. Indem wir alle Betriebsdaten, Umweltvorschriften und Marktdynamiken in einem einzigen, intuitiven Dashboard zusammenführen, schaffen wir einen Raum für die Zusammenarbeit, die fundierten Entscheidungen auf allen Ebenen und in Unternehmen jeder Größe.

This visual tool is accessible for all parties and verfolgt not only unmittelbare Kennzahlen, sondern erweitert auch den Überblick und hilft größeren Teams, präzise und vorausschauend zu planen, ohne dass häufige Synchronisationsgespräche erforderlich sind. Unser Dashboard, das durch Zufluss- und Preisprognosen sowie Prognosen von bis zu einem Jahr in der Zukunft erweitert wurde, ist mehr als ein Tool — es ist eine Roadmap für ein intelligentes, nachhaltiges Wasserkraftmanagement.

Wie machen wir das?

Auf dem Weg von Rohdaten zu aufschlussreichen Dashboards müssen Trends aus Zehntausenden von Datenpunkten ausgefiltert und so dargestellt werden, dass sie Zusammenhänge herstellen können. In „HYDROGRID Insight“ erfolgt die automatische Übertragung der Telemetrie von jedem betriebsbereiten Reservoir und den Steuereinheiten (Tore, Turbinen) an das beste System über eine API-Verbindung (Application Programming Interface). Every data drop is then is used in a automatisiertes model, that is so kalibriert, dass es den betrieblichen und physikalischen Gegebenheiten der einzelnen Wasserkraftwerke entspricht (read our more about models) hier). The used telemetry is then is presented as status update of the plant numbers, including reservoir filling states and actual production numbers, in Echtzeit.

Um die Ergebnisse der Produktionsplanung zu verbessern und Einblicke in die langfristige Planung zu gewinnen, werden auch Energiepreisprognosedaten berücksichtigt, wodurch die vorhandenen Datensätze für die Berechnung eines „Wasserwerts“ erweitert werden. This calculated value is strategical used to take the existing flexibility then only, if the potential to value maximization is detected, and to project production planning to a year in the future.

Non last are used all operating and environment einschränkungen and regulations as as manual cases and maintenance windows also in the algorithmus, to be considered in the optimization.

Sei gespannt auf den letzten Teil dieser Serie, auf strategische Planung mit KI, um zu erfahren, wie Sie Ihren Wasserkraftbetrieb mithilfe der Digitalisierung verbessern können!

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Autor
Ciro Tarent
Leiter Optimierung und maschinelles Lernen, HYDROGRID
Linkedin

Ciro Taranto ist der Leiter für Optimierung und maschinelles Lernen bei HYDROGRID, bekannt für seine Leidenschaft für Zahlen und die Übersetzung realer Probleme in mathematische Modelle und Code. Mit seiner Expertise in den Bereichen maschinelles Lernen und KI verfügt er über analytische Präzision und einen pragmatischen Lösungsansatz. Ciro ist ein engagierter Python-Entwickler, wissenschaftlicher Kommunikator und Teamplayer, angetrieben von Neugier und Entschlossenheit.