Les entreprises du secteur des énergies renouvelables utilisent l'IA pour améliorer le positionnement des panneaux solaires et les systèmes de stockage. Dans ce guide, nous explorerons les meilleures entreprises du secteur de l'énergie utilisant l'IA, leurs technologies et leurs approches innovantes.
Entreprises énergétiques alimentées par l'IA
Dans le secteur des énergies renouvelables, l'IA a permis des avancées significatives, modifiant les méthodes conventionnelles et stimulant l'innovation. Examinons de plus près comment les entreprises l'utilisent pour améliorer leurs opérations, leur efficacité et leur durabilité :
1. L'énergie solaire
Ils s'adressent aux utilisateurs résidentiels à la recherche de solutions d'énergie solaire spécialisées utilisant des algorithmes d'IA avancés et des images satellites haute résolution. SunPower rationalise le processus de conception en utilisant la technologie de l'IA, donnant plans d'installation solaire générés numériquement Des solutions personnalisées sont disponibles pour chaque structure de toit. Cette méthode accélère le processus de décision et garantit un positionnement optimal des panneaux solaires en fonction de l'ensoleillement disponible et de la proximité des infrastructures.
2. Héliogène
Cette entreprise exploite l'IA pour augmenter l'énergie solaire, en contrôlant un réseau de miroirs qui dirigent la lumière du soleil vers un seul point, générer une chaleur énorme capable d'alimenter des processus industriels essentiels comme la fabrication du ciment et du verre.
De plus, Heliogen inclut l'IA dans sa solution de robot autonome et utilitaire d'installation et de nettoyage (ICARUS), qui permet l'installation et la maintenance précises de systèmes solaires grâce à une technologie robotique moderne. L'objectif de la fusion de ces technologies basées sur l'IA est de fournir des solutions énergétiques rentables et durables à grande échelle, ouvrant la voie à un avenir plus propre et plus vert.
3. Enfor
Une entreprise danoise leader dans le domaine des logiciels énergétiques, Enfor a intégré une technologie d'IA de pointe dans son système de prévision de l'énergie solaire SolarFor. SolairePour, une solution logicielle auto-apprenante et adaptable, utilise des modèles physiques et algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour générer des prévisions précises de la production d’énergie solaire.
Ils s'adaptent aux conditions changeantes, aux variations saisonnières et au vieillissement des modules solaires au fil du temps, en apprenant continuellement à partir de données historiques et d'entrées en temps réel, ce qui permet d'obtenir des prévisions précises et fiables. Ce nouveau système basé sur l'IA permet aux entreprises de prendre des décisions intelligentes en matière de gestion de l'énergie et maximiser leur efficacité de production d’énergie solaire.
4. Moniteur d'énergie verte
Il s'agit d'un fournisseur de logiciels de gestion de données de centrales solaires bien connu, qui extrait des informations utiles à partir de grandes bases de données. Moniteur d'énergie verte utilise des algorithmes ML pour prédire le comportement des composants du site dans différentes situations, permettant une maintenance proactive et une amélioration des systèmes d'énergie solaire.
Ils fournissent aux clients des solutions innovantes basées sur l'IA pour améliorer les performances, prévoir les résultats futurs et résoudre les difficultés grâce à leurs GPM Plus et GPM Horizon services de gestion d’actifs, favorisant ainsi l’innovation dans le secteur des énergies renouvelables.
5. Glint Solar
Ils comptent parmi les principales entreprises énergétiques utilisant l'IA pour dynamiser l'énergie solaire. Ils répondent à la demande critique d'une identification plus rapide des sites de centrales solaires et d'une meilleure compréhension des projets en combinant images satellite, bases de données pertinentes et apprentissage automatique. Brill solaire utilise l'intelligence artificielle pour déterminer rapidement les meilleurs emplacements pour la production d'énergie solaire en évaluant des spécifications telles que la disponibilité du rayonnement solaire et l’accessibilité à des infrastructures importantes telles que la capacité du réseau.
En outre, ils intègrent des réglementations sociales et environnementales, ainsi que des éléments physiques tels que l’ombre, les conditions météorologiques extrêmes et l’élévation ou la pente du terrain, pour guider leurs procédures de modélisation.
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6. Aurore Solaire
Utilisant la technologie de l'IA, Aurore solaire développe et améliore les systèmes d'énergie solaire qui sont personnalisés pour répondre aux exigences des clients résidentiels et commerciaux.
7. Raycatch
En utilisant des algorithmes d'IA, raie analyse les données de production d'énergie solaire, pour améliorer l’efficacité et la performance des installations d’énergie solaire grâce à l’optimisation.
8. Taranis
En tirant parti de l'IA et de l'apprentissage automatique, taranis fournit aux agriculteurs des données et des informations en temps réel sur la santé et le rendement des cultures, les aidant ainsi à améliorer leurs systèmes d’irrigation à énergie solaire.
9. Clir Renouvelables
Tirer parti de l'IA, Clir Renouvelables moniteurs et analyse les données de production d'énergie éolienne et solaire, aidant les opérateurs à améliorer les performances et à réduire les temps d'arrêt.
10. Énergie omniprésente
En utilisant l'IA, Énergie omniprésente innove des cellules solaires transparentes qui intégrer de manière transparente la production d'énergie dans les fenêtres et diverses surfaces du quotidien, tout en préservant leur esthétique et leur fonctionnalité. Cette intégration réduit la consommation énergétique des bâtiments, fournissant suffisamment d'électricité pour alimenter diverses applications, tant commerciales que résidentielles.
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11. SenseHawk
Leur plateforme de numérisation optimise les processus, automatise les tâches et gère les actifs des propriétaires de projets, des EPC, des entrepreneurs, des ingénieurs et des fournisseurs d'O&M. SenseFaucon de formation permet une prise de décision rapide et précise tout au long de la durée de vie de l'actif, De la planification à la construction et à l'exploitation, grâce à des modèles d'apprentissage automatique (ML) facilement déployables pour l'analyse des données, les parties prenantes peuvent optimiser en permanence leurs flux de travail grâce aux données, améliorant ainsi la santé des actifs, réduisant les dépenses et augmentant la productivité.
12. Écovolt
En utilisant l'IA, Écovolt moniteurs et réglemente les systèmes énergétiques distribués, y compris l’énergie solaire, dans le but de réduire les coûts et d’améliorer l’efficacité.
13. Réélectrifier
En utilisant l'IA, Relectrifier améliore les performances des systèmes de stockage d'énergie, permettant aux clients d’optimiser leur utilisation des ressources d’énergie solaire.
14. Analyse solaire
Tirer parti de l'IA, Analyse solaire moniteurs et analyse les données de production d'énergie solaire, aider les opérateurs à améliorer les performances et à minimiser les temps d’arrêt.
15. Solutions énergétiques Blue Planet
En utilisant l'IA, Solutions énergétiques Blue Planet améliore l'efficacité de ses systèmes de stockage d'énergie, permettant aux clients d’utiliser pleinement les ressources d’énergie solaire.
16. SolarGaps
Utilisant la technologie de l'IA, Espaces solaires conçoit des stores intelligents qui exploitent l’énergie solaire, réduisant ainsi la consommation d’énergie dans les bâtiments.
17. Solcast
En utilisant des algorithmes d'IA, Solcast fournit des données d'irradiance solaire en temps réel, aidant les opérateurs à améliorer l’efficacité et les performances des systèmes d’énergie solaire.
18. ECOPPIA
Ils figurent parmi les principales entreprises énergétiques utilisant l'IA, utilisant les flux de données collectés par les centrales solaires photovoltaïques pour identifier les panneaux nécessitant un nettoyage. Grâce à ces informations, Ecoppia pilote ses robots autonettoyants, réduisant ainsi les pertes d'énergie dues aux salissures. De plus, l'organisation utilise des algorithmes de maintenance prédictive sur les robots pour éviter tout défaut et toute interruption de service.
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19. i-EM
Basée en Allemagne, cette organisation d'analyse énergétique avancée fournit des solutions pour les actifs hydroélectriques, solaires et éoliens. Par exemple, i-EM Outil de prévision de puissance utilise les données des éoliennes en temps réel pour prévoir la production d'énergie d'une heure à 15 jours à l'avance. De plus, son Logiciel de maintenance prédictive vérifie en permanence les données des capteurs et prédit les défauts au niveau des composants.
20. ESO
Au Royaume-Uni, le Opérateur du réseau électrique national (ESO) effectue des tests sur des modèles d'IA développés par l'organisation à but non lucratif Open Climate Fix pour prédire la production d'énergie solaire à court terme. Utilisant des téraoctets de données satellitaires et d'autres sources, ces Les algorithmes d'IA génèrent des prévisions météorologiques précises, démontrant une précision trois fois supérieure à celle des méthodes de prévision traditionnelles. Cette précision accrue pourrait les aider à mieux planifier leur production d'électricité renouvelable, réduisant ainsi potentiellement leur dépendance aux réserves de combustibles fossiles.
21. ENGIE
Une multinationale de services publics d'électricité basée en France a lancé un nouveau service d'efficacité énergétique qui utilise l'analyse de données pour aider les clients commerciaux et industriels à optimiser leur consommation d'énergie. engie service connu sous le nom Suffisance énergétique utilise des algorithmes d'IA et de ML pour identifier les économies d'énergie possibles et d'améliorer les systèmes de gestion de l'énergie. Ce système a déjà été mis en œuvre sur plusieurs sites clients, ce qui a permis de réduire la consommation et les dépenses énergétiques.
22. Drishya.ai
Grâce à son IA VoltOS, il améliore les opérations de production d'énergie avec des systèmes énergétiques distribués, en les alignant pour répondre aux exigences de l'offre et de la demande. Drishya.ai assure la surveillance et la prévision de la demande future, l’automatisation des opérations et le commerce avec des sources d’énergie renouvelables.
Ils relèvent ces défis grâce à des systèmes de micro-réseaux intelligents alimentés par des énergies renouvelables telles que l'éolien et le solaire, facilitant une surveillance précise, l'optimisation et l'automatisation des flux de travail énergétiques. en exploitant les données IoT et les algorithmes d'IA, ils rationalisent les opérations, améliorer la viabilité financière et promouvoir l’adoption généralisée des énergies renouvelables.
Enfin, nous avons mis en lumière les meilleures entreprises énergétiques utilisant l'IA pour accroître leur efficacité, leur fiabilité et leur évolutivité. De plus, l'utilisation d'algorithmes avancés, de l'apprentissage automatique et de la robotique maximise durablement le potentiel du secteur. Pour en savoir plus sur ces sujets passionnants, consultez régulièrement notre site web.
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