Wyzwania
Poszukujemy rozwiązania cyfrowego wykorzystującego sztuczną inteligencję (AI), które umożliwi identyfikację potrzeb energetycznych klientów (B2B i/lub B2C) oraz analizę ich profilu zużycia energii (energia elektryczna, ciepło, gaz, OZE).
Rozwiązanie powinno generować scenariusze optymalizacji energetycznej (np. magazyny energii, instalacje PV, pompy ciepła, kontrakty PPA) oraz wspierać podejmowanie decyzji inwestycyjnych i usługowych w modelu Energy as a Service (EaaS). Kluczowe funkcje to: analiza techniczna, ekonomiczna i środowiskowa proponowanych rozwiązań, estymacja kosztów, ROI, redukcji emisji CO₂ i efektywności energetycznej, zastosowanie algorytmów AI do prognozowania zużycia, kosztów i opłacalności rozwiązań.
Oczekujemy rozwiązania wspierającego dynamiczne i personalizowane doradztwo energetyczne na poziomie pojedynczego klienta.
Poszukujemy zaawansowanego systemu wspomagania decyzji dla usług elastyczności energetycznej (w szczególności DSR). Rozwiązanie powinno umożliwiać weryfikację gotowości portfela mocy w czasie rzeczywistym, analizę możliwości wykonania obowiązku mocowego, zarządzanie ryzykiem niewykonania oraz podejmowanie decyzji w oparciu o dane dotyczące partnerów technicznych i operacyjnych. System powinien wykrywać anomalie, przewidywać wydolność podwykonawców i wspierać automatyzację procesów decyzyjnych przy wykorzystaniu AI.
Poszukujemy rozwiązania wykorzystującego dane z liczników zdalnego odczytu przypisanych do stacji SN/nn w celu oceny ryzyk związanych z jakością energii (np. przekroczenia napięcia) i potencjalnych wyłączeń instalacji fotowoltaicznych. Oczekujemy zastosowania AI do analizy zależności między danymi pomiarowymi a warunkami atmosferycznymi, z uwzględnieniem sezonowości. Celem jest priorytetyzacja stacji SN/nn wymagających interwencji oraz poprawa zarządzania pracą sieci bez konieczności znajomości jej topologii.
Poszukujemy systemu analitycznego, który umożliwi integrację danych rynkowych, prognoz cenowych oraz parametrów technicznych magazynów energii w celu optymalizacji strategii ładowania i rozładowywania. Rozwiązanie powinno wspierać planowanie udziału magazynu w rynku mocy i usługach bilansujących oraz umożliwiać automatyczne podejmowanie decyzji operacyjnych na podstawie danych historycznych i prognozowanych, z wykorzystaniem AI/ML.
Rozwiązanie powinno zapewniać możliwość integracji z systemami SCADA oraz zdolności do reagowania na sygnały z węzła LFC. Moduł powinien analizować ograniczenia techniczne magazynów (takie jak pojemność, cykle pracy, sprawność) i wspierać ich maksymalne wykorzystanie przy jednoczesnym przedłużeniu żywotności. Wskazana jest możliwość realizacji arbitrażu energetycznego oraz przesuwania zużycia energii w czasie w celu zwiększenia efektywności ekonomicznej systemu.
Rozwiązanie ma wspierać operatorów w świadczeniu usług systemowych i zwiększać efektywność zarządzania magazynami energii w dynamicznie zmieniających się warunkach rynkowych.
Poszukujemy rozwiązań IT w obszarze energetyki pozwalających na świadczenie nowych usług w zakresie optymalizacji kosztów energii w oparciu o taryfy dynamiczne.
W zakres zainteresowań ORLEN wchodzą m.in. rozwiązania dla prosumentów pozwalające na pośrednictwo w sprzedaży energii elektrycznej między klientami.
Oprogramowanie do audytu energetycznego, którego efektem będzie dobór optymalnych parametrów bateryjnego magazynu energii.
Dane wejściowe: profilu zużycia/generacji, pobór/produkcja energii (15 min z ostatnich 12 miesięcy) oraz - w przypadku odbiorców - charakterystyki funkcjonowania przedsiębiorstwa, zainstalowanych i planowanych źródeł wytwórczych.
Dodatkowe kryteria do doboru to cele użytkownika: arbitraż, optymalizacja OZE, peak-shaving, ulga w opłacie mocowej, zasilanie awaryjne, rynek bilansujący.
Nieobligatoryjne: analiza finansowa wybranego rozwiązania.
Poszukujemy rozwiązania wspierającego zwiększenie przychodów z produkcji energii w Małych Elektrowniach Wodnych pracujących w układzie kaskadowym. Oczekujemy narzędzia, które umożliwi optymalizację momentu wytwarzania energii elektrycznej w oparciu o aktualne dane przepływowe i rynkowe. System powinien wspierać podejmowanie decyzji operacyjnych w czasie rzeczywistym i integrować się z istniejącymi systemami lub działać jako niezależna platforma.
Poszukujemy rozwiązania, które umożliwi efektywne zarządzanie flotą pojazdów elektrycznych oraz dobór i obsługę infrastruktury ładowania. System powinien wspierać optymalny dobór pojazdów, planowanie ich użytkowania i lokalizacji ładowarek z uwzględnieniem rozmieszczenia nieruchomości spółki oraz zróżnicowanych zadań realizowanych przez pracowników. Oczekiwane jest narzędzie umożliwiające integrację z istniejącą infrastrukturą lub oferujące własne rozwiązania.
