El sector energético de Turquía está bajo presión por las tarifas de alimentación YEKDEM, los costes de equilibrio de EPİAŞ y la necesidad de integrar la creciente capacidad renovable con la predicción de producción impulsada por IA. Corius desarrolla sistemas de predicción de producción ML, agentes IA y software personalizado que reducen los costes de desequilibrio en un 45%, minimizan las paradas no planificadas en un 60% y permiten la detección temprana de fallas con 72 horas de antelación.
Los conjuntos de reglas, los costes de equilibrio EPİAŞ y los requisitos de licencias/informes EPDK en el mercado energético de Turquía hacen que las soluciones de software estándar sean insuficientes. Corius combina experiencia profunda en el mercado energético con aprendizaje automático para desarrollar soluciones que reducen los costes de desequilibrio, minimizan el tiempo de inactividad no planificado y maximizan la rentabilidad.
HABLEMOS DE ENERGÍATenemos conocimiento técnico profundo sobre el conjunto de reglas GÖP/GİP de EPİAŞ, mecanismo de cálculo de tarifas YEKDEM y requisitos de cumplimiento de informes y licencias EPDK. Nuestros modelos se entrenan con los datos de mercado más recientes.
Nuestros modelos soportan los protocolos OPC-UA, Modbus TCP e IEC 61968/61970 (CIM). Independientemente de la marca y el modelo, garantizamos una integración perfecta con su infraestructura SCADA/EMS existente. La arquitectura de integración se diseña al inicio del proyecto.
En el proyecto de predicción de producción ML de Enart Energy para un parque eólico de 15 MW, el coste de desviación EPİAŞ disminuyó en un 43% y la precisión de detección de fallas alcanzó el 91%. Nuestros modelos entregan ROI medible dentro de 4 meses.
La investigación sobre compañías energéticas muestra que el sector energético de Turquía está bajo presión por las tarifas de alimentación YEKDEM, los costes de equilibrio EPİAŞ y la integración de la creciente capacidad renovable. Las soluciones de predicción de producción IA, mantenimiento predictivo y comercio de mercado abordan estos desafíos; al menos el 72% de los tres principales problemas de las empresas se relacionan con predicción, mantenimiento y fragmentación de datos.
Las plantas de energía renovable se desvían de las licitaciones del día siguiente en un 8-15% en promedio. Los modelos de predicción ML reducen este desequilibrio en un 45%, reduciendo los costes de equilibrio de 150-300 TL/MWh.
Las fallas de turbina, transformador y bomba provocan paradas no planificadas y altos gastos de reparación. El mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad no planificado en un 60%, reduciendo significativamente los costes de mantenimiento y repuestos.
Los datos de sensores de campo, registros SCADA y precios de mercado están en silos; los gerentes carecen de soporte de decisiones. La integración de datos proporciona visibilidad de 360 grados y permite decisiones instantáneas basadas en datos.
Los productores de precio garantizado no pueden optimizar contratos YEKDEM sin predicción precisa; esto crea una brecha entre la producción disponible y realizada. Los modelos del día siguiente e intradía cierran esta brecha, aumentando los ingresos en un 65%.
Las compañías de distribución y grandes consumidores carecen de visibilidad sobre qué horas son pico o fuera de pico; esto crea ineficiencias de programación y errores de selección de tarifas. Los modelos de predicción inteligente de carga proporcionan predicciones horarias y detección de anomalías.
Los informes de actividad de producción, notificaciones de capacidad y solicitudes de exención de licencia requieren entrada manual de datos y preparación de plantillas. El agente IA automatiza estos procesos, reduciendo el tiempo de preparación de semanas a horas.
La incapacidad de almacenar energía durante períodos de bajo precio y participar en servicios auxiliares limita los ingresos y flexibilidad operativa. Los modelos de almacenamiento de batería y planta virtual de energía (VPP) permiten arbitraje e ingresos de servicios auxiliares.
Las soluciones se integran con la infraestructura SCADA/EMS existente para reducir costes operativos y aumentar la rentabilidad.
Nuestros modelos de conjunto combinan predicción numérica del tiempo (NWP), imágenes de satélite, datos históricos de producción de su planta (SCADA) y topología para entregar la mayor precisión. Ingrese al Mercado del Día Siguiente (DAM) y Mercado Intradía (IDM) con el programa de producción más preciso, minimizando sus costes de desequilibrio.
La falla de turbina o inversor puede provocar semanas de pérdida de producción. Con nuestros modelos de mantenimiento predictivo usando sus datos SCADA y datos de sensores como vibración, predecimos tales fallas costosas semanas antes de que ocurran. Mantenga la disponibilidad de su planta en el nivel más alto planificando sus actividades de mantenimiento de manera eficiente y precisa en el momento más oportuno.
Nuestro modelo híbrido de conjunto con XGBoost y ARIMA extrae precios horarios GÖP/GİP, su perfil de carga y predicción de producción renovable para generar la estrategia de licitación más rentable. La salida se conecta al sistema de notificación de EPİAŞ y se presenta a los traders. Los productores con garantía YEKDEM pueden optimizar contratos YEKDEM.
Los datos AMI, condiciones climáticas y perfiles de consumo del sector se combinan en el modelo ML para generar predicciones de carga horaria. Soporta corte de pico, licitación del lado de la demanda e identificación de consumo anormal (detección de localización en pico-fuera de pico) para compañías de distribución y grandes consumidores.
Nuestro agente IA recopila automáticamente datos de realización de producción, información de contratos y requisitos regulatorios EPDK para preparar informes de actividad de producción, notificaciones de capacidad y solicitudes de exención de licencia. El proceso de preparación manual de 2-4 semanas se reduce a horas, garantizando el cumplimiento del 99%+.
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Con plataforma de agente IA, las órdenes de trabajo incorrectas disminuyeron en un 40%, el tiempo de intervención de campo mejoró en un 55%, los costes del proyecto se redujeron en un 20-30%.
Nuestra coordinación de campo ha cambiado completamente — ahora vemos problemas antes de que ocurran.Consulte Nuestro Estudio de Caso
Enart Energy
Con modelo de calidad ML, la vida útil del aspa se extendió en un 30%, el coste de mantenimiento se redujo en un 22%.
El aprendizaje automático identifica microdefectos ocultos en las aspas que el ojo humano no ve.Consulte Nuestro Estudio de Caso
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