Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Innowise opracowała rozwiązania monitorujące do zarządzania farmami wiatrowymi i słonecznymi, zapobiegania ryzyku strat i zarządzania budową turbin.
Nasz klient, wiodący globalny dostawca energii odnawialnej, działa w sektorach energii wiatrowej, słonecznej, wodnej i biomasy. Chociaż nadal zarządza konwencjonalnymi elektrowniami (węglowymi, gazowymi i jądrowymi), koncentruje się na osiągnięciu neutralności węglowej do 2040 roku.
Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.
Nasz klient stanął przed poważnymi wyzwaniami związanymi z efektywnym zarządzaniem wieloma aspektami swoich farm wiatrowych i słonecznych, raportowaniem kwestii związanych z zarządzaniem danymi energetycznymi i monitorowaniem budowy. Główną bolączką był brak zintegrowanego systemu, który mógłby obsługiwać różnorodne i złożone dane z różnych źródeł. Skutkowało to nieefektywnością operacyjną i rosnącymi kosztami. Ponadto klient potrzebował rozwiązania zapewniającego zgodność ze standardami REMIT w zakresie przejrzystości raportowania rynkowego. Aby rozwiązać te problemy, potrzebował skalowalnego, opartego na danych systemu, który integrowałby wszystkie aspekty jego działalności i usprawniał podejmowanie decyzji.
Zespół Innowise rozpoczął złożony projekt obejmujący kilka strumieni w celu poprawy monitorowania i konserwacji turbin wiatrowych i paneli słonecznych, przy jednoczesnym zapewnieniu pełnej zgodności z przepisami.
Nasz zespół projektowy opracował interfejs API z dwoma głównymi komponentami: usługami zaplecza do synchronizacji danych oraz interfejsem do odpytywania danych turbiny. Z technicznego punktu widzenia usługa zaplecza pobiera dane z systemu centralnego, w tym ze źródeł SAP i innych baz danych. Dane te są przechowywane w scentralizowanej bazie danych w celu obsługi złożonych zapytań i integralności danych. Proces ten obejmuje regularnie zaplanowane zadania synchronizujące dane o stanie turbin wiatrowych i paneli słonecznych oraz harmonogramy konserwacji. Wykorzystaliśmy przetwarzanie wsadowe do obsługi wyrównania danych, dzięki czemu aktualizacje w czasie rzeczywistym są skutecznie odzwierciedlane.
Interfejs API zwraca dane w formacie JSON, umożliwiając łatwą integrację z istniejącymi systemami i proste analizowanie przez aplikacje klienckie. Interfejs API zapewnia programistom elastyczny i wydajny sposób wyszukiwania określonych danych o wewnętrznych projektach i harmonogramach konserwacji oraz zapewnia solidny, wydajny i skalowalny system zarządzania danymi turbin wiatrowych.
Aby jeszcze bardziej zoptymalizować operacje energetyczne, stworzyliśmy aplikację internetową do monitorowania farmy wiatrowej, która śledzi wydajność turbiny, prędkość wiatru i wytwarzanie energii elektrycznej. Zaczęliśmy od warstwy integracyjnej, która agreguje dane z różnych turbin przy użyciu unikalnych typów zdarzeń i protokołów komunikacyjnych. Warstwa ta normalizuje dane do ujednoliconego formatu w celu spójnego przetwarzania i analizy.
Rdzeń aplikacji obejmuje zaawansowane algorytmy dyspozytorskie turbin, które analizują prędkość wiatru, temperaturę powietrza, kąt nachylenia, parametry elektryczne i prędkość wirnika. System odchylania jest oceniany oddzielnie, aby utrzymać przewidywalną i kontrolowaną wydajność.
Ponadto użytkownicy mogli ustawić parametry konserwacji predykcyjnej, takie jak zmniejszenie wydajności operacyjnej podczas prognoz silnego wiatru, aby zapobiec uszkodzeniom.
Uznając potrzebę efektywnego kosztowo i skalowalnego rozwiązania w zakresie danych, przeprowadziliśmy migrację danych klienta związanych z energią (ceny energii, wielkość produkcji, marże zysku itp.) z drogiej bazy danych Oracle do usprawnionej hurtowni danych Dremio. Dremio, zaprojektowane do celów analitycznych, obsługuje wiele źródeł danych i zapewnia narzędzia do zarządzania danymi i tworzenia zapytań.
Opracowaliśmy niestandardowe skrypty przy użyciu Python i SQL, które stosują operatory transformacji do danych podczas migracji. Operatory te obsługują konwersję typów danych, scalanie rekordów, czyszczenie danych i ponowne formatowanie dat w celu spełnienia wymagań schematu Dremio. Ponadto nasi specjaliści wdrażają predefiniowane reguły, które analitycy mogą stosować do zestawów danych, ułatwiając użytkownikom końcowym zarządzanie transformacjami danych bez głębokiej wiedzy technicznej.
Ponadto stworzyliśmy zestaw testów jednostkowych, aby zweryfikować funkcjonalność każdego skryptu i operatora transformacji, zapewniając optymalną wydajność. Testy te obejmują różne scenariusze, aby zagwarantować dokładność i kompletność danych w różnych warunkach.
Aby zapobiec stratom w produkcji energii, zaprojektowaliśmy i wdrożyliśmy narzędzie do monitorowania w czasie rzeczywistym, które agreguje dane z czujników turbin, stacji pogodowych i paneli słonecznych. Dane te obejmują odczyty w czasie rzeczywistym dotyczące prędkości wiatru, nasłonecznienia, temperatury powietrza i stanu mechanicznego urządzeń wytwarzających energię. Zaawansowane algorytmy stale analizują napływające dane w celu identyfikacji odchyleń od oczekiwanych wzorców wydajności. Anomalie te wskazują na możliwe straty, takie jak spadek wydajności turbiny spowodowany niewspółosiowością, zużyciem lub nieoptymalnymi kątami paneli słonecznych. Na podstawie tych danych technicy klienta podejmują świadome decyzje dotyczące zapobiegania stratom w produkcji energii.
Oprócz monitorowania i konserwacji, stworzyliśmy aplikację internetową, która usprawnia śledzenie projektów budowy turbin wiatrowych i paneli słonecznych. Obejmuje ona wszystko, od planowania projektu i budżetowania po utrzymanie jednostek operacyjnych. Rozwiązanie służy jako scentralizowane repozytorium do zarządzania harmonogramami projektów, zaangażowanymi stronami, szczegółami budżetu i regularnymi kontrolami rejestry, zapewniając rejestrowanie i śledzenie działań konserwacyjnych w zaplanowanych odstępach czasu. To kompleksowe rozwiązanie umożliwiło interesariuszom klienta porównywanie w czasie rzeczywistym postępów budowy z planowanymi etapami, podkreślanie rozbieżności w celu podjęcia działań naprawczych i terminowe wprowadzanie korekt w celu utrzymania projektów zgodnie z harmonogramem i budżetem.
Zachowanie zgodności z przepisami dotyczącymi rynku energii wymaga dokładnego raportowania i ścisłej kontroli nad wrażliwymi danymi. Aby wesprzeć naszego klienta, zautomatyzowaliśmy kluczowe części jego procesu przejrzystości i raportowania handlowego.
System rozpoczyna się od zintegrowania danych o niedostępności z obliczeniami produkcji energii. Ten krok zapewnia niezawodną podstawę dla wszystkiego, co następuje później, pomagając klientowi oprzeć planowanie operacyjne i finansowe na warunkach w czasie rzeczywistym.
Następnie zajęliśmy się kwestią poufności danych zgodnie z przepisami REMIT, które wymagają od firm zgłaszania danych produkcyjnych przed ich wykorzystaniem do celów komercyjnych. Aby spełnić ten wymóg, nasz zespół zbudował bezpieczny przepływ danych, który blokuje dostęp do wrażliwych danych do czasu ich oficjalnego ujawnienia. Chroni to klienta przed ryzykiem przedwczesnego wykorzystania i potencjalnymi naruszeniami.
Następnie połączyliśmy system z platformą EEX, aby automatycznie obsługiwać raportowanie REMIT. Chociaż EEX działa jako niezależny podmiot, ta integracja pomaga klientowi spełnić obowiązki w zakresie przejrzystości bez ręcznego wysiłku.
Dopiero po zakończeniu raportowania regulacyjnego system przechodzi do zadań komercyjnych, takich jak nominacja i handel. Dzięki bezpiecznej obsłudze danych i zautomatyzowanym przepływom pracy, klient działa teraz w pełnej zgodności z przepisami, jednocześnie poprawiając wydajność i zmniejszając ryzyko.
React, Typescript, Redux, Javascript, HTML, CSS
.NET, C#, Node.js, NestJs, Python, Entity Framework, LINQ, Quartz.NET, Hangfire, ASP.NET Core, Web API, REST API, RabbitMQ, GraphQl, .Net Framework, .NET 3.1, .NET 6, .NET 8 Swagger, EasyNetQ, PostgreSQL.f
PostgreSQL, MySQL, Dremio, Oracle, Redis
Azure (App Services, KeyVaults, Functions, Databricks itp.), AWS
Grafana, Prometheus, Rancher
GraphQL, interfejsy API REST, RabbitMQ, Kafka
Kubernetes, Docker, Docker Compose, Terraform, Helm, Azure DevOps
Git
Serilog, OpenTelemetry, Jaeger
PyTest, Xunit, AutoFixture, Moq
Atlassian Jira, Atlassian Confluence.
Innowise zmodernizował systemy monitorowania i konserwacji turbin wiatrowych i paneli słonecznych klienta, znacznie poprawiając wydajność i zmniejszając koszty operacyjne. System zapewnia teraz monitorowanie w czasie rzeczywistym i analizę danych, umożliwiając precyzyjne planowanie konserwacji, które minimalizuje przestoje i wydłuża żywotność sprzętu. W rezultacie, wydajność operacyjna wzrosła, prowadząc do wyższej produkcji energii i niższych kosztów związanych z naprawami awaryjnymi i nieplanowaną konserwacją.
Dzięki ciągłej analizie danych dotyczących wydajności i wykrywaniu strat energii, aplikacja zapewnia, że farmy wiatrowe i słoneczne działają z maksymalną wydajnością, maksymalizując produkcję energii.
Ponadto aplikacja internetowa do śledzenia budowy turbin wiatrowych i paneli słonecznych zapewnia klientowi wgląd w czasie rzeczywistym w harmonogramy i budżety projektów. Pomaga to wcześnie zidentyfikować potencjalne opóźnienia i przekroczenia budżetu, umożliwiając natychmiastowe podjęcie działań naprawczych. Zautomatyzowane raportowanie handlowe zwiększa dokładność i eliminuje błędy ręczne, a ścisła kontrola dostępu do danych chroni wrażliwe informacje przed przedwczesnym ujawnieniem.
Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.
Po otrzymaniu i przetworzeniu wniosku skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać potrzeby projektu i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.
Po przeanalizowaniu Twoich potrzeb i oczekiwań, nasz zespół opracuje propozycję projektu z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i szacunkowymi kosztami.
Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.
Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.
Dowiedz się jako pierwszy o innowacjach IT i interesujących studiach przypadków.
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na nasze Warunki korzystania i Politykę prywatności, w tym na korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
© 2007-2025 Innowise. Wszelkie prawa zastrzeżone.
Polityka prywatności. Polityka dotycząca plików cookie.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polska
Rejestrując się, wyrażasz zgodę na naszą Politykę Prywatności, w tym korzystanie z plików cookie i przekazywanie Twoich danych osobowych.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.
Dziękuję!
Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.