Peak Shifting bestaat reeds een hele tijd. De technologie verwijst naar het verplaatsen van energieverbruik van periodes met hoge vraag (pieken) naar periodes met lagere vraag. Dit helpt bedrijven om energiekosten te verlagen, omdat energie tijdens piekuren vaak duurder is. Klassieke systemen kijken een beperkte tijd vooruit, bijvoorbeeld een tot vier uur. Door het gebruik van Machine Learning kan men één tot verschillende dagen vooruit kijken. De algoritmes worden niet alleen getraind door het energieverbruik, maar ook door parameters zoals productiecapaciteit, lijnstilstanden, weer en alle factoren die de piekbelasting kunnen beïnvloeden. Op deze wijze kunnen algoritmen het energieverbruik dynamisch optimaliseren, door bijvoorbeeld verbruik te verschuiven naar daluren of onnodige belasting te minimaliseren.
SkySpark is een data historian, ontworpen om grote hoeveelheden tijdreeksgegevens, afkomstig van industriële processen en automatiseringssystemen, te verzamelen, op te slaan en te beheren. Met een data historian kunnen gebruikers historische gegevens analyseren voor trendanalyse, prestatieoptimalisatie, en foutdiagnose. De technologie speelt een cruciale rol in het ondersteunen van voorspellend onderhoud en operationele efficiëntie. In de nieuwste generatie data historians zit AI ingebouwd zodat voorspellingen nauwkeuriger en voor langere termijn kunnen gebeuren
Kom naar de ABISS beurs in Kortrijk op 3 oktober en ontdek hoe we ook uw energiefactuur kunnen verlagen.