Energy data analytics

Peter Chochol November 2015

konferencia Smart metering/smart grid 2015

Najsilnejší El Niňo za vyše 15 rokov je tu. A stále silnie. Dôvodom pre to, že jav stále zosilňuje, je otepľovanie Zeme, ktoré je výraznou

mierou zapríčinené emisiami skleníkových plynov. (Zdroj: ČTK 16.11.2015)

02


Výroba a používanie energie sa podieľajú až dvoma tretinami na svetovej produkcii skleníkových plynov (GHG).

Globálny cieľ: Udržanie nárastu priemernej globálnej teploty pod 2 stupne Celzia Opatrenia:

Výroba energie a emisie CO2 podľa regiónov

Zdroj: World Energy Outlook Special Report 2015, www.worldenergyoutlook.org

Zvyšovanie energetickej efektívnosti v priemysle, budovách a doprave

Znižovanie používania najmenej efektívnych zdrojov energie

Zvýšenie investícií do technológií pre obnoviteľné zdroje

Stratégia energetickej únie

Energetická únia EÚ a jej priority

3

Európsky energetický systém v číslach

EÚ importovala 53 % svojej energie za cca. 400 miliárd EUR

Každé percento zvýšenia úspor energie zníži dovoz plynu o 2,6 %

75 % našich obytných budov je energeticky neefektívnych

94 % dopravy využíva ropné produkty

EÚ ako celok ročne vynaložila vyše 120 miliárd EUR na často neopodstatnené energetické dotácie

Veľkoobchodné ceny elektriny sú o 30% vyššie ako v USA

V praxi sa uplatňuje 28 vnútroštátnych regulačných rámcov, potrebujeme integrovaný energetický trh

Energetická infraštruktúra starne a nie je prispôsobená zvýšenej výrobe z obnoviteľných zdrojov.


energetická bezpečnosť, solidarita a dôvera

plne integrovaný európsky trh

s energiou

energetická efektívnosť, ktorá pomáha tlmiť dopyt

dekarbonizácia hospodárstva

výskum, inovácia a konkurencieschopnosť

Tradičná energetická sústava sa vplyvom obnoviteľných zdrojov a inteligentných technológií mení z hierarchickej na distribuovanú


Výr

ob

a Sp

otr

eba

Spo

treb

a

Výr

ob

a

Hierarchická sústava Distribuovaná sústava

• Jednosmerný tok energie • Výrobca a odberateľ nie je ten istý subjekt

• Obojstranný tok energie • Distribuované zdroje EE, väčšia granularita • Výrobca a odberateľ môže byť ten istý subjekt

(Prosumer)

Odovzdávacie miesto

Odberné miesto

Odovzdávacie miesto

Odberné miesto

Odovzdávacie a odberné miesto

04

S príchodom distribuovaných zdrojov a inteligentných technológií sa zvyšuje aj granularita sústavy na mikro siete

Distribučná sústava

Mikro sieť (Micro Grid)

05

Distribuovaná výroba

Úložiská EE

Obnoviteľné zdroje EE

Mikro sieť (Micro Grid)

Charakteristika Mikro sietí

Lokálna výroba (ukladanie) elektrickej energie

Integrovaná, hybridná alebo autonómna (ostrovná) časť distribučnej sústavy

Je schopná samostatne monitorovať a riadiť svoje energetické hospodárstvo


Zariadenie koncového odberateľa

Koncový odberateľ

Centrum riadeniaInteligentnej

budovy / domu

Distribuovaný zdroj energie (OZE)

Nabíjacia stanica pre elektromobil

Úložisko energie

Inteligentné spotrebiče

Podružné merače

Inte

rne

t

Ostatné senzory a akčné členy

Dodávateľ elektriny / Poskytovateľ energetickej služby / Agregátor

Expert energetického manažmentu

Energetický manažment

Analytické a predikčné nástroje

Agregácia distribuovaných

zdrojov

Prevádzkovateľ distribučnej sústavy (PDS)

Zúčtovanie a fakturácia

Predaj elektriny

IMS

Inteligentný merač

Organizátor trhu (OKTE)

Centrálna databáza nameraných údajov

Riadiaci distribučný systém

Distribučný informačný systém

db

1

db

2

db

3

db

4

Prevádzkovateľ prenosovej sústavy (SEPS)

RIS SED

IMS a interakcia účastníkov trhu


6

Hlavné funkcionality a výzvy IMS v blízkej budúcnosti

• Periodické a „on-demand“ diaľkové a lokálne odčítanie údajov z inteligentných meračov

• Poskytovanie nameraných dát účastníkom trhu

• Poskytovanie informácií koncovým odberateľom pre zvyšovanie energetickej efektívnosti

• Monitorovanie kvality dodávky EE, zasielanie udalostí

• Monitorovanie zaťaženia sústavy

• Integrácia obnoviteľných zdrojov, nabíjacích staníc pre EV a úložísk EE

• Konvergencia OT a IT (systémy pre dohľad a riadenie sústavy so systémami pre zúčtovanie a fakturáciu)

• Integrácia Mikro sietí

• Integrácia Inteligentných budov / domov

• Integrácia IoT

Zapojenie koncových odberateľov, ich edukácia a integrácia ako aktívnych účastníkov trhu s EE je nevyhnutná!

Spôsob kolektovania a objem nameraných energetických dát

Diaľkovo jednosmerne

Diaľkovo obojsmerne

Lokálne Manuálne

Pomer meračov v roku 2020

7

Meranie

s diaľk.odp.

Smart

meter

Smart

meter

77% 0-23% 0-1% 23%


0,000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

Smart

Diaľkovo

Manuálne600 000

inteligentných elektromerov

Objem nameraných dát (TB)

10 TB za 5 rokov

V Y H L Á Š K A ÚRSO č. 3/2012 § 6 Merané údaje sú uchovávané v elektronickej podobe,

ktorá umožňuje ich prevedenie do listinnej podoby počas piatich rokov nasledujúcich po roku

týkajúceho sa údajov o spotrebe, v ktorom boli namerané.

IMS 23% IMS 100%

40 TB za 5 rokov

Globálna výroba z OZE (GW)

Štandardné

meradlo

Inteligentné meradlo

s funkcionalitou

Základnou Pokročilou Špeciálnou

Meranie spotreby elektrickej energie

Monitoring odberu koncovým odberateľom EE cez portál

Potreba fyzického odpočtu

Obojsmerná komunikácia medzi meradlom a PDS

Priebehové meranie odberu a dodávky činnej energie

Registrácia odberu, dodávky EE a spínanie taríf podľa aktuálnej sadzby

Automatizovaný pravidelný alebo nepravidelný odpočet určeného meradla

Diaľkový prenos nameraných údajov

Registrácia udalostí, neštandardných a poruchových stavov

Možnosť diaľkovej a lokálnej parametrizácie

Priebehové 4Q meranie odberu a dodávky činnej a jalovej energie

Možnosť diaľkového odpojenia a pripojenia odberného miesta

Prúdové a výkonové obmedzenie v určenom meradle

Meranie efektívnych hodnôt napätia a prúdu

Vyhodnocovanie účinníka

Priebehové meranie zdanlivej energie

Meranie kvality elektriny

Rozhranie na komunikáciu s dispečerským riadiacim systémom

Rozsah nameraných dát z IMS

08


Vyhláška MHSR 358/2013 §4 Požadované technické parametre inteligentných meracích systémov

Poskytovanie nameraných údajov z IMS z pohľadu legislatívy SR

V Y H L Á Š K A MHSR 358/2013 ktorou sa ustanovuje postup a podmienky v oblasti zavádzania a prevádzky IMS v elektroenergetike § 6 Spôsob prístupu k meraným údajom zo strany jednotlivých účastníkov trhu s elektrinou: (1) Prevádzkovateľ distribučnej sústavy sprístupní koncovému

odberateľovi elektriny údaje namerané inteligentným meracím systémom podľa zákona a osobitných predpisov prostredníctvom lokálneho pripojenia.

(2) Koncový odberateľ elektriny pristupuje k údajom nameraným inteligentným meracím systémom podľa zákona a osobitných predpisov aj prostredníctvom webového sídla svojho dodávateľa elektriny, príslušného prevádzkovateľa distribučnej sústavy a prostredníctvom webového sídla organizátora krátkodobého trhu s elektrinou.

V Y H L Á Š K A ÚRSO č. 3/2012, ktorou sa ustanovuje spôsob, rozsah a štruktúra poskytovania meraných údajov o spotrebe na odbernom mieste odberateľa elektriny a ich uchovávanie § 4 Spôsob poskytovania meraných údajov (1) Merané údaje za jednotlivé odberné miesta sa poskytujú

organizátorovi krátkodobého trhu, odberateľovi elektriny a dodávateľovi elektriny, ktorý za odberateľa prevzal zodpovednosť za odchýlku elektronickou formou v štruktúre podľa jednotnej technickej špecifikácie pre výmenu údajov.

(2) Spôsob pre výmenu údajov podľa § 5 ods. 5 s prevádzkovateľom prenosovej sústavy alebo prevádzkovateľom distribučnej sústavy v súvislosti s poskytovaním meraných údajov o spotrebe na odbernom mieste odberateľa elektriny je určený v prevádzkovom poriadku prevádzkovateľa prenosovej sústavy alebo v prevádzkovom poriadku prevádzkovateľa distribučnej sústavy a v technickej špecifikácii pre výmenu údajov.

§ 5 Rozsah a štruktúra poskytovaných meraných údajov (2) Merané údaje sa poskytujú najmenej v nasledujúcom rozsahu:

a) zaznamenané určeným meradlom alebo údaje vypočítané na základe zaznamenaných údajov určeného meradla,

ZÁKON č. 321/2014 Z. z. o energetickej efektívnosti § 23 Informácie z inteligentného meracieho systému (1) Dodávateľ elektriny poskytuje koncovému odberateľovi

elektriny, ktorý má nainštalovaný inteligentný merací systém, elektronicky informácie

a) o dobe odberu elektriny meranej týmto zariadením,

b) potrebné na vyúčtovanie založené na skutočnej spotrebe elektriny,

c) o histórii spotreby elektriny umožňujúce koncovému odberateľovi elektriny vlastnú kontrolu spotreby elektriny v členení:

1. súhrnné údaje za jednotlivé vyúčtovacie obdobia a tri predchádzajúce kalendárne roky

2. podrobné údaje o odbere elektriny v rozsahu každodenného dvadsaťštyrihodinového priebehu spotreby za dva predchádzajúce kalendárne roky

(3) Prevádzkovateľ distribučnej sústavy je povinný a) poskytnúť údaje podľa odseku 1 dodávateľovi elektriny, b) zabezpečiť pri poskytovaní údajov podľa odseku 1 cez

rozhranie inteligentného meracieho systému, aby tieto údaje boli súčasťou inteligentného meracieho systému.

09


Zákon č. 251/2012 Z. z. o energetike § 34 Práva a povinnosti dodávateľa elektriny

r) ak ho na to odberateľ elektriny splnomocní písomným plnomocenstvom s úradne osvedčeným podpisom, sprístupniť

poskytovateľovi energetickej služby určenému podľa § 35 ods. 1 písm. m) spôsobom zrozumiteľným pre odberateľa elektriny

1. vyúčtovaciu faktúru a materiál zasielaný súčasne s vyúčtovacou faktúrou,

2. informácie o histórii spotreby elektriny, ak má odberateľ elektriny nainštalované určené meradlo podľa § 31 ods. 3 písm. p) alebo písm. q),

3. aktuálne namerané údaje, ak má odberateľ elektriny nainštalované určené meradlo podľa § 31 ods. 3 písm. p) alebo písm. q),

Kto? Komu? Kde? Ako?

Rozsah? Štruktúra? Perióda?

Je nám to všetkým naozaj

jasné

?

Potenciál efektívneho využitia poskytnutých nameraných dát sa podľa typu koncového odberateľa líšia

10


Veľkí odberatelia

Malé podniky a domácnosti

namerané dáta

benefity

namerané dáta

V súčasnosti sa pri malých podnikoch a

domácnostiach očakáva, že si koncový odberateľ

sám vyhodnotí namerané údaje a urobí opatrenia na zvýšenie

energetickej efektívnosti

benefity ?

energetik

analýza / návrh riešenia / výkon opatrení

Koncoví odberatelia z radov malých podnikateľov a obyvateľstva očakávajú zrozumiteľné informácie

11


Oplatí sa mi inštalácia obnoviteľných

zdrojov?

Je moja spotreba veľká alebo malá?

Platím za elektrinu viac ako ostatní s

rovnakou spotrebou?

Oplatí sa mi zmeniť dodávateľa, koľko

ušetrím?

Kedy je počas dňa elektrina lacnejšia?

Sú moje spotrebiče energeticky efektívne

alebo sa ich oplatí vymeniť?

Môžem platiť mesačne podľa

skutočnej spotreby? Ako často dochádza k výpadkom a ako dlho

priemerne trvajú?

Je kvalita EE na mojom OM v

poriadku? Nepoškodia sa mi

spotrebiče?

Nároky inteligentných budov/domy na výmenu dát sa budú zvyšovať

12


INTELIGENTNÉ SPORTEBIČE 2 ENERGETICKÉ

SLUŽBY 1

ZDRAVOTNÍCKE SLUŽBY 5 IoT N

ZÁBAVNÁ ELEKTRONIKA 4 ZABEZPEČOVACIE

SYSTÉMY 3

Využívanie FVE na pokrytie vlastnej spotreby

13


Táto služba pomáha koncovému odberateľovi optimalizovať vlastnú spotrebu výrobou elektriny z malého zdroja.

Systém vypočíta prognózu výroby na nasledujúci deň (dni) a podľa toho s cieľom maximalizovať efektívne využitie FVE s využitím schopnosti programovať svoje pripojené zariadenia zabezpečiť ich optimálnu prevádzku v čase produkcie vlastnej EE.

Otázka: Zaujímajú nás iba informácie z minulosti, prítomnosti alebo budúcnosti? Odpoveď: Všetky!

14


HR

Spotreba

Zúčtovanie VO

Riadenie sústavy

Zúčtovanie domácností

Veľkoobchod

Údržba a obnova sústavy

Neustále rozširovanie o nové údaje

roky ukladané dáta v samostatných databázach a dokumentoch obchodné, technické a prevádzkové údaje

“Dáta z IMS” nový príval

Vyznáme sa v masívnych objemoch historických dát? Vieme z nich vyťažiť pridanú hodnotu?

Vystačíme si so štandardným reportingom, alebo by sme privítali akčný, inteligentný systém?

15


Pravidelný reporting

alebo

Živá inteligencia

Ak rozmýšľate inovatívne zvážte zapracovanie stratégie pre spracovanie veľkých dát aj vo Vašej spoločnosti

16


zber dát

analýza

vzhľad

rozhodovanie

akcia - čin

Deskriptívna analýza Analýza, ktorá zvýrazní to, čo sa stalo v minulosti

Diagnostika Analýza, ktorá analyzuje to, čo sa stalo v minulosti

Prediktívna analýza Analytics, ktorá predpovedá, čo sa môže stať v budúcnosti

Preskriptívna analýza Analýza, ktorá jasne popisuje, čo je potrebné urobiť inak v budúcnosti

stratégia veľkých dát – podnikanie & technológia

Benefity analýzy dát v spoločnosti

Do

pad

na p

od

nik

an

ie

Z reportingu historických dát k reálnemu času

17


Zdroj: Forrester report September 2011 “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity”

Roky Mesiace Dni Hodiny Minúty S

Zetta

Exa

Peta

Tera

Reporting v reálnom

čase

S Minúty Hodiny Dni Mesiace Roky

Procesná automatizácia

Podpora ad-hoc

rozhodovania

Prevádzkové plánovanie

Strategické plánovanie

Tradičný reporting

Reálny čas

Predikcia

Big

Data

Objem dát

(bytes)

História Budúcnosť

Teraz

Neštrukturované externé dáta

Neštrukturované Interné dáta

Tradičné reportovacie nástroje predstavujú iba časť potenciálu získania informácií

Rozšírený analytický rozsah

18


Zdroj: Forrester report September 2011 “Understanding The Business Intelligence Growth Opportunity”

Roky Mesiace Dni Hodiny Minúty S

Zetta

Exa

Peta

Tera

Reporting v reálnom

čase

S Minúty Hodiny Dni Mesiace Roky

Procesná automatizácia

Podpora ad-hoc

rozhodovania

Prevádzkové plánovanie

Strategické plánovanie

Tradičný reporting

Reálny čas

Predikcia

Big

Data

Objem dát

(bytes)

História Budúcnosť

Teraz

Neštrukturované externé dáta

Neštrukturované Interné dáta

Tradičné reportovacie nástroje predstavujú iba časť potenciálu získania informácií

Pre

vád

zko

vá a

nal

ýzy

súst

avy

Ria

den

ie o

dst

ávo

k

Pre

dik

tívn

a ú

drž

ba

Op

tim

aliz

ácia

pra

covn

ých

tím

ov

Dlh

od

ob

é p

lán

ova

nie

ob

no

vy a

úd

ržb

y

An

alýz

a tr

hu

/ s

prá

van

ia o

db

.

Och

ran

a vý

no

sov

Pe

rso

nal

izo

van

é z

účt

ova

nie

An

alýz

a a

nák

up

EE

Zdroje dát pre analytické a predikčné systémy

19


AMI DMS

SCADA

MDM

CRM

Portál ETRM

Asset & Workforce

OMS EV

Billing

GIS

Sociálne siete Počasie

Demografia Ekonomické

progńozy

IoT senzory

Externé GIS Dáta

Trh s EE

Výroba Prenos Distribúcia Obchod

Dáta z utilít

Externé dáta

Rôzne interné a externé dátové zdroje

Čo z toho?

20


Individuálna orientácia na zákazníka s personalizovanými tarifami a službami, on sa odmení lojalitou a zvýšenou retenciou

Vytvorenie konkurenčnej výhody z využívania nameraných údajov zo Smart metrov

Maximalizácia ROI a minimalizácia odstávok s inteligentným riadením aktív a prediktívnej údržby

Transparentnosť v reálnom čase pre komplexnú sústavu: obnoviteľné zdroje energie a skladovanie, microgridy, elektrické vozidlá..

Využitie prognózy na zlepšenie fungovania distribučnej sústavy, predovšetkým na znižovanie výpadkov spôsobovaných v extrémnych poveternostných situáciách..

Mať lepší prehľad pri zväčšujúcej sa granularite sústavy pre lepší Demand Side Management a Demand-Response.

Chrániť výnosy identifikovaním a elimináciou neoprávnených odberov a predpovedaním resp. zmiernením fluktuácie zákazníkov

Dosiahnuť rast tržieb sledovaním trendov a vytváraním produktov na mieru podľa požiadaviek zákazníkov a trhu

Služby s pridanou hodnotou pre koncového odberateľa a ostatných účastníkov trhu

21


Analýza sústavy – výroba a zaťaženie sústavy v reálnom čase

Personalizované poradenstvo a služby – budovanie dlhodobej lojality

Optimalizácia jednotiek údržby – synergia dostupnosti, schopností, lokalizácie a priorít s poskytnutím informácií o aktuálnom stave v sústave

Ochrana výnosov – minimalizácia netechnických strát

Dlhodobé plánovanie rozvoja sústavy – simulácie a modelovanie pre minimalizáciu investičných a realizačných rizík

Analýza trhu a správania zákazníkov – predvídanie trendov na cielený rozvoj

Riadenie výpadkov – plánovaných aj neplánovaných

Prediktívna údržba – využívanie dát v reálnom čase aby sa minimalizovali náklady na údržbu a predĺžila životnosť aktív

Komplexné riešenie pre analýzu a predikciu energetických dát high-level architektúra

22


Senzorové konektory

Senzorový dátový model

Dátový model aktív

Ostatné dátové modely

Konektory pre Smart Grid platformy

Rozhranie

Externé dátové konektory

Senzory Dáta v reálnom čase

Smart grid platformy

Iné dáta (Externé)

• AMM RT Udalosti • IEC 61850 • IEC 60870-5-104 • Ostatné senzorové

protokoly

• Meteo • Demografia • Hustota osídlenia • Sociálne médiá • Google Sunroof • ...

• AMI/ AMM

• MDM • DMS /

SCADA • GIS • EAM • CIS

Dátový model Smart grid



AP

Is pre

prístu

p

k dátam

Otvorené vývojové nástroje

Web Service APIs

Webové Aplikácie

Mobilné Aplikácie

Integrácia s BI resp. DWH

Integrácia externých aplikácií

Analytický komponent



Vývojové nástroje


Reporting & Vizualizácia

Analýza spotreby

a trhu s EE

Energetická efektívnosť

Ostatné analýzy

Rýchla vrstva (prúdové dáta)

Dávková vrstva (história)

Turbo vrstva (Reálny čas)

Integrácia dát Manažment dát Analytická vrstva

Zdroje dát

Analytické aplikácie

Aplikácie pre koncových odb.

Komplexné riešenie pre analýzu a predikciu energetických dát využívané platformy

23




Dátový model aktív

Ostatné dátové modely

Konektory pre Smart Grid platformy

Rozhranie

Externé dátové konektory

Senzory Dáta v reálnom čase

Smart grid platformy

Iné dáta (Externé)

• AMM RT Udalosti • IEC 61850 • IEC 60870-5-104 • Ostatné senzorové

protokoly

• Meteo • Demografia • Hustota osídlenia • Sociálne médiá • Google Sunroof • ...

• AMI/ AMM

• MDM • DMS /

SCADA • GIS • EAM • CIS

Dátový model Smart grid



AP

Is pre

prístu

p

k dátam

Otvorené vývojové nástroje

Web Service APIs

Webové Aplikácie

Mobilné Aplikácie

Integrácia s BI resp. DWH

Integrácia externých aplikácií






Reporting & Vizualizácia

Analýza spotreby

a trhu s EE

Energetická efektívnosť

Ostatné analýzy

Rýchla vrstva (prúdové dáta)

Dávková vrstva (história)

Turbo vrstva (Reálny čas)

Integrácia dát Manažment dát Analytická vrstva

Zdroje dát

Analytické aplikácie

Aplikácie pre koncových odb.

SQL

Pre uspokojenie koncového odberateľa poskytne všetky relevantné informácie zrozumiteľnou formou

24


Business hodnota

Zvyšovanie úrovne služieb pre odberateľov, poskytovanie osobného poradenstva k zvýšeniu

lojality. Podpora efektívnej spotreby energií, ktorá podporuje záväzok na životné prostredie na zníženie

emisií uhlíka.

Detailné údaje o spotrebe z IMS odhaľujúce správanie koncových odberateľov.

Kombinovaný pohľad interného CRM a externých (Sociálnych) sietí pre zjemnenie segmentácie

odberateľov.

Vytvára základ pre personalizované tarify – lepšie riešenie pre zákazníka, vernejší vzťah k

dodávateľovi.

Pre výrobcov a prevádzkovateľov sústav: Optimalizácia aktív, prediktívna údržba

25


Monitorovanie a analýza v reálnom čase:

▶ Údaje z výrobných zariadení

▶ Údaje z DTS ▶ Údaje zo sústavy ▶ Údaje z akčných členov a

senzorov ▶ Údaje z meradiel

Konfiguračné údaje, stavové informácie, reporty a plány:

▶ Technické údaje ▶ Intervenčné správy ▶ Konfigurácia aktív ▶ Plány údržby ▶ Plány sústavy

Zber a export do relevantných funkcií

(register aktív a história prevádzky)

Priebežne aktualizovaná a rozširovaná knižnica

Analýza a agregácia údajov pre operátorov

on-site

Business hodnota:

▶ Prevencia výpadkov

▶ Optimalizácia plánovanej údržby

▶ Zníženie času intervencie

▶ Optimalizácia nákupu a skladových zásob

▶ Optimalizácia riadenia pracovných tímov

Zdieľaný dohľad expertov lokálne aj na diaľku

Ochrana výnosov výpočet technických a odhaľovanie netechnických strát

26


Atos skombinoval Big Data platformy a masívne úložiská dát pomocou algoritmov umelej inteligencie

pre detekciu netechnických strát.

Systémové pravidlá sú neustále zdokonaľované o spätnú väzbu z kontrol v teréne k zlepšeniu presnosti

detekcie.

Osobitný dôraz sa kladie na ergonómiu.

Business hodnota

Vyspelá predikcia redukuje netechnické straty a zvyšuje úspešnosť tímov kontroly – z 5% až na 40%

Riadenie odstávok

27


Údaje v reálnom čase zo systémov SCADA, IMS a externých zdrojov (predpoveď počasia) zlepšujú

predikciu.

Dokonalejšie predvídanie prípadných výpadkov a príprava lepších plánov má pozitívny dopad na

zmiernenie rizík a úsilie pracovných tímov.

Business hodnota

Zvýšenie spokojnosti zákazníkov (SAIDI, SAIFI), zníženie výpadkov, zrýchlenie obnovy po výpadku,

optimálnejšie riadenie pracovných tímov

Analýza energetických dát ako služba

28


„Digitálne technológie môžu nepochybne zlepšiť klimatický dopad všetkých sekto-rov trhu a pomôcť nám tak smerovať k menej uhlíkovo intenzívnej ekonomike. Ako popredný poskytovateľ digitálnych služieb sme zvlášť hrdí na toto ocenenie, ktoré potvrdzuje naše odhodlanie stále sa zlepšovať. Ukazuje náš záväzok inovovať a vyvíjať digitálne technológie, s pomocou ktorých môžu naši klienti bojovať proti kli-matickej zmene a čeliť výzvam svojho podnikania,"

Atos je globálnym lídrom medzi IT spoločnosťami v znižovaní emisií

Thierry Breton, Atos Chairman and Chief Executive Officer

29

Spoločnosť Atos získala najlepšie skóre v oblasti vplyvu na životné prostredie a zaradila sa tak do kategórie A v hod-notení Carbon Disclosure Project (CDP). Za svoje aktivity pre znižovanie uhlíkových emisií a obchodných rizík klima-tickej zmeny je považovaný za globálneho lídra medzi IT spoločnosťami.

For more information please contact: Ing. Peter Chochol, PhD. Energy&Utilities Consulting & Systems Integration Email: [email protected]

Atos IT Solutions and Services s.r.o. Dúbravská cesta 4 841 04 Bratislava

Slovakia

sk.atos.net

Data & Analytics

Energy data analytics