Operational AI for Process Industry

Opera visar att man med hjälp av maskininlärning kan förutsäga distributionstid och framledningstemperatur  baserat på kundernas efterfrågan. Genom att sänka framledningstemperaturen på anläggningen kan vi minska värmeförlusterna, få mer kraftvärme, mer effektivitet och möjlighet att använda värmekällorna med låg temperaturnivå som återvinning eller jordvärme.

Dessutom har en databaserad metodik utvecklats, som kan användas för att uppskatta tidsfördröjningarna för olika zoner i fjärrvärmenätet. Genom att känna till tidsfördröjningarna i förväg kommer operatörerna att få en bättre förståelse för förutsägelser av framledningstemperaturer.

.