Podczas Międzynarodowych Targów Energii Odnawialnej RE-Energy Dawid Zieliński opowiedział o nowatorskiej metodzie programowania sieci neuronowych, która może zrewolucjonizować sposób dobierania paneli fotowoltaicznych, czyli całkowicie zmienić kompleksową obsługę klienta w branży OZE.
Tegoroczne Międzynarodowe Targi Energii Odnawialnej RE-Energy odbywające się 10 i 11 września w Warszawie połączone zostały z konferencją na temat najnowszych technologii i rozwiązań OZE. Szczególne miejsce zajęła fotowoltaika. Jednym z prelegentów był Dawid Zieliński, który jako przedstawiciel Columbus Energy – firmy dynamicznie rozwijającej się na polskim rynku, opowiedział o wdrażaniu programu opartego na działaniu sieci neuronowych, który w przyszłości ma stać się kluczem do precyzyjnego dobierania paneli fotowoltaicznych pod zapotrzebowanie klientów.
Dawid Zieliński, prezes Columbus Energy
Dobór instalacji fotowoltaicznej pod zapotrzebowanie klienta zmienne w czasie
Kluczowym zagadnieniem, przed jakim stoi firma Columbus Energy, jest taki dobór mocy fotowoltaiki, by z upływem czasu, pomimo zmieniających się czynników, klienci byli zadowoleni z jej wydajności. Uwzględniane do tej pory czynniki, takie jak konstrukcja dachu, zużywalność energii, czy możliwość wystąpienia zacienień, nie są całkowicie wystarczające.
– Często zdarza się, że przyzwyczajenia klientów już po montażu się zmieniają – zaczynają wykorzystywać więcej energii, lub przeciwnie – montaż paneli nakłania ich do oszczędzania – mówił podczas konferencji Dawid Zieliński. Ze względu ilość zmiennych, niemożliwe jest zastosowanie prostego modelu matematycznego. Czy istnieje metoda, która pozwoli uwzględnić ten nieprzewidywalny czynnik ludzki?
Sieci neuronowe w doborze fotowoltaiki – jak to działa?
Sieci neuronowe w najbardziej klasycznym ujęciu porównać można do maszynowego uczenia się.
– Zbierając określony zestaw cech, po czasie uzyskujemy pewien model, dzięki któremu budujemy tzw. zbiór uczący się – wiemy, jakie są dane wejściowe i jaki jest efekt, ale nie wiemy, która dana, jaki ma wpływ, żeby ten efekt był dobry – tłumaczy Dawid Zieliński. Programowanie sieci neuronowych uwzględnia więc nie tylko fizyczne czynniki, ale przede wszystkim właśnie te cechy, które kształtują profil indywidualnego prosumenta.
Razem z Sebastianem Religą z firmy Pure Interactive Columbus Energy opracowuje i rozwija taki model, który nie tylko zbiera te kluczowe cechy, ale także wycenia ich “ważność”. Dzięki temu, po dłuższym okresie, dobranie instalacji fotowoltaicznych odbywać się będzie nie tylko na podstawie wskaźnika zużycia energii elektrycznej, ale również z uwzględnieniem tego, jak ludzie i ich potrzeby się zmieniają.
Na obecny wskaźnik NPS, który w przypadku Columbus Energy wynosi 93%, szczególny wpływ ma oszacowanie przyszłego zapotrzebowania danego gospodarstwa na energię elektryczną. Dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych, firma Columbus Energy ma szansę podwyższyć ten czynnik aż do 99%.
