Стартап из Калифорнии внедрил AI алгоритмы в системы хранения энергии

Разработка помогает оптимизировать потребление энергии за счет прогнозирования потребностей клиента и моделирования энергозатрат

Метод оптимизации энергопотребления на основе алгоритмов машинного обучения, разработанный калифорнийской компанией Stem, был успешно внедрен компаниями нескольких отраслей. Об этом сообщает портал CNBC.

Подход Stem состоит в интеграции AI-моделей в "интеллектуальные" системы управления энергохранилищами. В отличие от энергии, получаемой за счет ископаемых видов топлива, возобновляемая энергия характеризуется отсутствием стабильности подачи, что требует оптимизации процессов, связанных с ее хранением и перераспределением.

Разработка Stem позволяет оптимизировать потребление энергии за счет прогнозирования потребностей клиента и моделирования энергозатрат. В ее основе - возможность снижения себестоимости энергии за счет ее хранения для последующего использования в периоды пиковых нагрузок, когда ценовые тарифы особенно высоки.

Данные, используемые для моделирования, хранятся в облачных сервисах, управляемых единой программной платформой Athena. Новый подход к управлению энергозатратами уже внедряется на практике - среди клиентов Stem как крупные IT-компании, так и представители розничного сектора.