Cuando se dota de inteligencia a las redes eléctricas tradicionales instalando diversos equipos, entre ellos, dispositivos inteligentes, capaces de medir y almacenar información relacionada con los consumos, horarios y comportamientos en la red eléctrica nos referimos a redes eléctricas inteligentes, una nueva forma de entender y gestionar de manera eficiente la electricidad
“Smart Grid” o valerse de Internet, herramientas informáticas y domesticas, así como de tecnología de punta equipada con innovación, para dar una respuesta en firme a la volátil demanda de electricidad. Una red en la que los circuitos reportan información, una red capaz de vigilar su propio consumo.
Pero si a esta ya sorprendente mezcla de tecnologías añadimos:
- Análisis de gran cantidad de datos recopilados de millones de medidores inteligentes y dispositivos IoT
- Modelaje de cada medidor y predicción de comportamiento individual.
- Modelos que se desagregan automáticamente y predicen el uso de los dispositivos detrás del medidor y se agregan para entregar predicciones para los activos de la red.
- Desarrollar predicciones a partir del nivel más granular, impulsar aplicaciones que van desde el pronóstico de carga granular y la optimización de los recursos energéticos distribuidos, hasta la predicción, detección y diagnóstico de fallas e ineficiencias para los activos de la red y los aparatos domésticos.
Entonces estamos caracterizando a Grid4C una startup cuya solución basada en Iot, Inteligencia artificial y “machine learning” ha sido catalogada como el mejor proveedor de soluciones de tecnología para empresas de servicio año 2018, por la revista CIO Review.
Un portafolio destacado para una joven startup
Grid4C también fue seleccionado para la portada de la edición especial de la revista Energy, y premiado como proveedor de clase mundial debido a sus avanzadas capacidades de Inteligencia Artificial y “Machine Learning”, demostrando éxito global al escalar rápidamente para analizar miles de millones de lecturas de medidores inteligentes y datos de IoT con empresas de servicio en cuatro continentes, con el fin de ayudar a estas empresas a mejorar la eficiencia de Las operaciones de energía, mejorar el valor para el cliente, maximizar las ganancias y generar nuevas fuentes de ingresos.
La startup israelí Grid4C, fundada en 2013, un proveedor de análisis predictivo para redes inteligentes, desarrolló su solución “SaaS” de análisis predictivo; basado en algoritmos patentados de “Big Data” y “Machine Learning”, que garantizan predicciones precisas y confiables en tiempo real, de manera totalmente automatizada, “plug-and-play”. Las perspectivas y predicciones se presentan con herramientas visuales avanzadas, que permiten a los usuarios finales explorar por sí mismos, obtener información y comprender los datos, sin necesidad de ningún conocimiento estadístico.
Faculta a todos los participantes de la cadena de valor de Energía al proporcionarles el poder de proyectar, aprovechando las capacidades avanzadas de “Machine Learning” para entregar predicciones precisas y granulares, que son cruciales para enfrentar los crecientes desafíos de la industria de la energía de hoy.
Para abordar los desafíos tanto de la red como del consumidor a los que las empresas de servicios públicos se enfrentan a escala mundial. Grid4C se implementa en una amplia gama de mercados de electricidad, proporcionando soluciones de conexión y reproducción para analizar las cantidades masivas de datos obtenidos de millones de medidores inteligentes y datos de IoT, y junto con datos de clientes, información de precios y más, produce miles de millones de predicciones para los sistemas operativos y de clientes de las empresas de servicios públicos todos los días para equilibrar mejor la oferta y la demanda, comprometer a los clientes y aumentar las ganancias.
No es de extrañar después de este resaltante portafolio que recientemente hayan recibido una nueva orden de financiamiento por 5 millones de dólares. Grid4C dice que usará los fondos para ampliar sus capacidades de AI y expandirse a diferentes mercados.
