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Energia
Previsão de vento com RapidCanvas AutoAI
Otimize o desempenho da turbina e minimize o tempo de inatividade estimando com mais precisão a velocidade e a direção do vento, usando o RapidCanvas AutoAI.
Desafios enfrentados sem a IA para a previsão do vento
As previsões exactas do vento são fundamentais para que indústrias como a das energias renováveis possam estimar corretamente a produção de energia e o desempenho das turbinas eólicas.
Falta de previsões exactas
Dificuldade em prever os padrões de vento com mais de 3-5 dias de antecedência utilizando modelos estatísticos tradicionais. Isto deixa pouco tempo para se preparar.
Conjuntos de dados maciços
Incapacidade de processar conjuntos de dados maciços e complexos que ultrapassam as capacidades da computação tradicional.
Tempo de preparação reduzido
Atraso na identificação de sistemas meteorológicos como tempestades tropicais e outros eventos que causam variações do vento. Os alertas atrasados reduzem o tempo de preparação.
Ausência de informações personalizáveis
Falta generalizada de previsões hiperlocais e personalizáveis com base em factores geográficos e climáticos. As previsões de tamanho único não têm em conta as nuances.
Sem informações em tempo real
As previsões de produção de energia renovável são propensas à incerteza sem otimização em tempo real. Isto tem impacto no planeamento e na fixação de preços da rede.
Solução RapidCanvas para criar um modelo de previsão meteorológica com IA
Ingestão de dados
Ingestão de dados
Recolher vastos conjuntos de dados históricos relacionados com o clima a partir de fontes como satélites, radares, sensores, etc. Limpar e processar os dados estruturados e não estruturados para análise.
As previsões meteorológicas baseadas em IA geram inúmeros benefícios para as empresas, as comunidades e o sector das energias renováveis
Previsões a longo prazo mais exactas
A IA melhora significativamente a fiabilidade das previsões semanais e de longo prazo em 20-30%.
Percepções hiperlocais
A IA gera previsões granulares adaptadas às geografias locais em vez de previsões de tamanho único.
Previsão optimizada de energias renováveis
A IA optimiza as previsões de produção das energias renováveis para apoiar a integração e o desempenho da rede.
Planeamento eficiente dos recursos
Melhora consideravelmente o planeamento e a preparação de cenários com avisos avançados fiáveis.
Principais indicadores do sector
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Desafios enfrentados sem a IA para a previsão do vento
Falta de previsões exactas
Conjuntos de dados maciços
Tempo de preparação reduzido
Ausência de informações personalizáveis
Sem informações em tempo real
Falta de previsões exactas - Previsão do vento
Conjuntos de dados maciços - Previsão do vento
Redução do tempo de preparação - Previsão do vento
Ausência de informações personalizáveis - Previsão de vento
Sem informações em tempo real - Previsão do vento
Falta de previsões exactas - Previsão do vento
Conjuntos de dados maciços - Previsão do vento
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Ausência de informações personalizáveis - Previsão de vento
Sem informações em tempo real - Previsão do vento
Por que razão os clientes escolhem o RapidCanvas para previsões de vento baseadas em IA
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Resolva necessidades empresariais únicas sem começar do zero; indique o seu problema empresarial e o processo de descoberta da AutoAI irá gerar uma solução de IA correspondente em poucas horas.
Criar IA liderada por especialistas
Utilizar o conhecimento do sector por parte de especialistas em ciência de dados, conforme necessário, para validar em relação aos parâmetros de referência do sector e garantir o desempenho ideal da solução de IA
Aceder a informações comerciais acionáveis
Criar aplicações de dados visuais e interactivas, painéis de controlo e relatórios para apresentar os KPI e os resultados da empresa e monitorizar o desempenho da empresa
Utilizar uma solução de IA de ponta a ponta
Obter uma solução de IA de ponta a ponta com uma configuração pronta a utilizar para todos os passos, desde a orquestração de dados, preparação de dados, transformações, construção e teste de modelos, até à implementação de modelos e aplicações de dados