Pomiń nawigację

Optymalizacja dostaw energii

W sieci energetycznej odbiorcy energii mają do czynienia z różnego rodzaju składnikami związanymi z obrotem energią, jej dostarczaniem i magazynowaniem, które mają na celu spełnienie wymagań odbiorców i zminimalizowanie kosztów zużycia energii. Wśród nich można wymienić podstacje, akumulatory, farmy wiatrowe i panele słoneczne, mikroturbiny, a także oferty na żądanie. W tym celu operator sieci musi określić, ile energii powinien zużywać każdy rodzaj zasobów w określonym przedziale czasowym, biorąc pod uwagę ceny za pozyskanie różnych rodzajów zasobów oraz ich pojemność i cechy fizyczne.

To rozwiązanie jest oparte na pakiecie Cortana Intelligence Suite i zewnętrznych narzędziach typu „open source”, a jego zadaniem jest obliczanie optymalnych zobowiązań jednostek energetycznych z różnych rodzajów zasobów energii. To rozwiązanie demonstruje zdolność pakietu Cortana Intelligence Suite do uwzględniania zewnętrznych narzędzi i rozwiązywania równoległych problemów z optymalizacją numeryczną za pośrednictwem usługi Azure Batch w ramach usługi Azure Virtual Machines.

Energy Supply OptimizationIn an energy grid, energy consumers are engaged with various types of energy supplying, trading, and storage components such as substations, batteries, windfarms and solar panels, micro-turbines, as well as demand response bids, to meet their respective demands and minimize the cost of energy commitment. To do so, the grid operator must determine how much energy each type of the resources should commit over a time frame, given the prices of soliciting different types of resources and the capacities and the physical characteristics of them.

Zrzeczenie odpowiedzialności

© 2017 Microsoft Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. Te informacje są udostępniane w stanie „jak są” i mogą ulec zmianie bez powiadomienia. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych ani dorozumianych, w związku z informacjami przedstawionymi tutaj. Do wygenerowania rozwiązania wykorzystano dane innej firmy. Na Tobie spoczywa odpowiedzialność za przestrzeganie praw innych, w tym za uzyskanie odpowiednich licencji i postępowanie zgodnie z nimi przy tworzeniu podobnych zbiorów danych.

Energy Supply OptimizationIn an energy grid, energy consumers are engaged with various types of energy supplying, trading, and storage components such as substations, batteries, windfarms and solar panels, micro-turbines, as well as demand response bids, to meet their respective demands and minimize the cost of energy commitment. To do so, the grid operator must determine how much energy each type of the resources should commit over a time frame, given the prices of soliciting different types of resources and the capacities and the physical characteristics of them.

Powiązane architektury rozwiązań

Prognozowanie poziomu napełnienia zbiorników z ropą naftową i gazemW większości współczesnych instalacji przemysłowych problemy z poziomem napełnienia zbiorników są rozwiązywane dopiero po ich wystąpieniu. Prowadzi to często do wycieków, wyłączeń awaryjnych, drogich operacji usuwania skutków awarii, problemów z prawem, kosztownych napraw oraz kar pieniężnych. Aby uniknąć tych i innych problemów oraz sprawnie sobie z nimi radzić, można skorzystać z rozwiązania do prognozowania poziomu napełnienia zbiorników.

Prognozowanie poziomu napełnienia zbiorników z ropą naftową i gazem

W większości współczesnych instalacji przemysłowych problemy z poziomem napełnienia zbiorników są rozwiązywane dopiero po ich wystąpieniu. Prowadzi to często do wycieków, wyłączeń awaryjnych, drogich operacji usuwania skutków awarii, problemów z prawem, kosztownych napraw oraz kar pieniężnych. Aby uniknąć tych i innych problemów oraz sprawnie sobie z nimi radzić, można skorzystać z rozwiązania do prognozowania poziomu napełnienia zbiorników.