Energía y servicios públicos
Software de gestión energética para utilities y operadores de red
Sensor Intelligence detecta anomalías de red, prevé la demanda en cuatro horizontes y ofrece a los operadores una banda de confianza explícita en cada previsión.
Diseñado para empresas de servicios públicos y operadores de red que no pueden permitirse un modelo «seguro pero equivocado» y que necesitan residencia de datos en la EU por defecto.
Señales que ya tiene
Flujos SCADA, telemetría de contadores inteligentes, datos meteorológicos, señales de respuesta a la demanda.
Decisiones que se le escapan
Qué subestación superará un umbral durante la próxima ola de frío. Qué línea de alimentación muestra firma de prefallo. Qué previsión tiene menos probabilidades de quedarse corta de capacidad.
Lo que cambia Explore
Previsiones de demanda multihorizonte con bandas de confianza que los operadores pueden utilizar. Las anomalías de red salen a la luz antes de convertirse en cortes. Simulación de hipótesis para las decisiones de conmutación antes de comprometerse.
Dónde aterriza
Energía y servicios públicos: la imagen operativa.
Los operadores de distribución manejan señales de SCADA, contadores inteligentes, meteorología y respuesta a la demanda a una escala en la que las alarmas por umbral producen más falsos positivos que señal real. El coste de una previsión segura pero equivocada —sobredimensionar con baja carga o quedarse corto en una ola de frío— supone un riesgo operativo, no solo de plantilla.
La previsión con límites de confianza explícitos sustituye a las estimaciones puntuales que aparentan ser precisas. La detección de anomalías mediante seis métodos saca a la luz firmas de prefallo en subestaciones y líneas de alimentación, y el filtrado causal acaba con las tormentas de alarmas que acompañan a un único cambio aguas arriba. For a deeper walkthrough of confidence-bounded demand forecasting and grid anomaly detection, see our energy demand forecasting and anomaly detection guide. Los operadores nórdicos suelen depender de la calefacción urbana en lugar del HVAC eléctrico: nuestra guía sobre optimización de la calefacción urbana con IA de sensores cubre las señales de la subestación, la previsión de la demanda de calor y dónde surge realmente el ahorro.
Diseñado para
Responsables de operaciones, planificación y gestión de activos en DSO, TSO, operadores de energía de distrito y grandes consumidores industriales de energía.
Qué cambia
- Alarmas de falsos positivos reducidas en un orden de magnitud en pilotos de los primeros trimestres.
- Mejoras en la precisión de la previsión que amortizan la plataforma en una sola temporada de pico.
- Residencia de datos en la EU para entornos regulatorios sensibles a la soberanía.
- Rastro de evidencia de calidad para auditoría para ISO 50001 y la elaboración de informes de eficiencia energética de la EU.
Ejemplo práctico
Una forma real del problema.
Un DSO regional redujo las alarmas de falsos positivos en subestaciones en un 84 % en el primer trimestre al sustituir las alarmas por umbral por la cola clasificada y jerarquizada. El equipo dejó de perseguir transitorios y empezó a corregir los que importaban.
Notas regulatorias y de cumplimiento
Qué esperan los auditores y dónde nos situamos.
Alineado con la elaboración de informes de eficiencia energética de la EU y la recopilación de evidencia para ISO 50001.
Datos clave
- Residencia de datos en la EU por defecto.
- Ingesta de solo lectura desde los sistemas existentes.
- Sensor Intelligence no procesa datos personales.
- Alojado por el cliente o SaaS gestionado.
¿Qué no le está contando su edificio?
Cuéntenos qué intenta averiguar: un consumo que se desvía, un BMS del que no se fía, una normativa que intenta alcanzar. Primero escuchamos, y después le decimos con franqueza si Explore le sirve. 30 o 60 minutos, usted elige. Sin compromiso en cualquier caso.