• Brak sugerowanych wyników, ponieważ pole wyszukiwania jest puste.

Skuteczne modele sieci wymagają rzetelnych danych

Podczas licznych projektów realizowanych z operatorami sieci nauczyliśmy się, że niedostateczna baza danych często postrzegana jest jako główna przeszkoda w cyfryzacji sieci. Jednocześnie doświadczenie pokazało, że warto ruszyć z miejsca, nawet jeśli początkowo wszystko wydaje się być dużym wyzwaniem. Wszyscy nasi klienci rozpoczynali od ograniczonej ilości danych, a mimo to byli w stanie robić szybkie postępy dzięki organizacji i automatyzacji procesów jakości danych – bez trwających latami przygotowań.

Przykłady z praktyki

💡 Ostatnio pomogliśmy operatorowi sieci z południowych Niemiec ograniczyć odsetek sieci objętych awarią z 1,4% do 0,05% na średnim poziomie napięcia i z 7,5% do 1,3% na niskim poziomie napięcia w ciągu zaledwie sześciu miesięcy. W tym samym czasie stworzyliśmy cyfrowego bliźniaka obszaru sieci, obejmującego około 19 000 punktów podłączenia.

Bez czystych danych planowanie inteligentnej sieci nie jest możliwe

Wysokiej jakości dane mają kluczowe znaczenie dla procesów cyfryzacji i automatyzacji i w ostatecznym rozrachunku decydują, czy transformacja energetyczna staje się szansą, czy obciążeniem dla operatorów sieci. Operatorzy systemów dystrybucyjnych dysponujący kompletnymi i precyzyjnymi danymi sieci mogą podejmować szybsze decyzje, w większym stopniu oparte na danych:

  • Odpowiednie punkty podłączenia można znaleźć natychmiast
  • Dostępne możliwości sieci można identyfikować w sposób bardziej transparentny
  • Projekty rozszerzenia sieci mają dokładniej określone priorytety

W rzeczywistości wielu projektantów sieci widzi w aspekcie rzetelnej bazy danych duże pole do poprawy. Co jest szczególnie krytyczne:

  • Różne formaty i źródła w środowiskach systemowych, które ewoluowały z biegiem czasu, sprawiają, że powiązanie danych staje się trudniejsze
  • Dynamika sieci dystrybucyjnej, napędzana rosnącą liczbą generatorów i obciążeń przekłada się na konieczność ciągłej aktualizacji danych
  • Brakujące lub niespójne dane utrudniają przeprowadzenie precyzyjnych kalkulacji

Sama jednak wiedza o tym, że z jakością danych wiążą się określone wyzwania, nie jest wystarczająca. Kluczem do identyfikacji tego, które obszary wymagają optymalizacji, jest: Jakie problemy z danymi oddziałują najbardziej negatywnie? Jakie problemy z danymi można rozwiązać niewielkim nakładem pracy? Ocena stosunku nakładów do korzyści powinna odgrywać kluczową rolę w priorytetyzacji rozwiązań w problemach z danymi. Zważywszy na duży wolumen i złożoność danych nie jest to zadanie łatwe.

Koniec z chaosem: Inteligentne rozwiązania systematycznej integracji danych

Nasza odpowiedź na te wyzwania: Intelligent Grid Platform (IGP). Jako zautomatyzowana platforma danych, IGP łączy różne systemy źródłowe, scala różne zbiory danych, agreguje i analizuje dane i efektywnie wspomaga zwiększanie ich jakości. Rozpoczęcie od niewielkiej bazy danych nie jest problemem: IGP kompensuje brakujące obiekty i parametry, stosując założenia walidowane krok po kroku.

Jasna, precyzyjna dokumentacja luk i anomalii w bazie danych umożliwia zespołowi szybkie zgłaszanie problemów z danymi odpowiednim działom. Ustrukturyzowany proces organizuje dane i zwiększa transparentność, dostarczając solidnych podstaw do projektowania sieci. Proces automatycznej walidacji danych podzielony jest na następujące kroki:

  1. Sync łączy dane z systemów źródłowych i kopiuje je do wewnętrznej bazy danych
  2. Testowanie elementów zapewnia, że dane poszczególnych elementów, np. segmentów sieci, uczestników sieci lub wtórnych podstacji poddawane są kontroli logiczności
  3. Testowanie topologiczne weryfikuje, czy elementy połączone galwanicznie są zasilanie i czy poziom napięcia jest prawidłowy; pozwala również zapewnić, że linie wyjściowe obiektu są połączone z magistralą
  4. Testy elektryczne wskazują, kiedy wyniki kalkulacji, topologia sieci i parametry elektryczne są logiczne

Dzięki tej pętli jakości danych zaimportowane dane są zawsze zwalidowane, co gwarantuje ich wysoką jakość przez cały czas.

Data quality loop PL

Zalety dla operatorów sieci:

  • Wysoka jakość danych i stała konserwacja danych, gwarantowane przez całkowicie automatyczne, efektywne procesy i zautomatyzowane testy danych źródłowych
  • Raportowanie i dokumentacja problemów z danymi które zostały np. zaimportowane z GIS: W ten sposób odpowiedni dział uzyskuje niezbędne informacje i łatwiej jest w stanie rozwiązać problemy
  • Akceptowanie w modelu sieci tylko zaktualizowanych danych, by zapewnić aktualność i wysoką jakość bazy danych dodatkowo korzystnie wpływa na inne systemy połączone interfejsami
  • Agregacja danych i pełna transparentność w scentralizowanym modelu sieci jako jedno źródło prawdy, obejmujące wygodny przegląd wszystkich luk w danych i problemów
Umów niezobowiązującą konsultację

Praktyczny sukces w liczbach

  • 75+ udanych projektów onboardingu danych
  • 280+ zaimplementowanych interfejsów do innych systemów
  • 320,000 modelowanych sieci z ponad 35+ milionami punktów podłączenia
Datenquellen

Customer opinions

Jonas Bielemeier

Jonas Bielemeier, Head of Digitalization and Projects w naturenergie netze GmbH

"IGP łączy szereg systemów źródłowych, tworząc jeden model sieci o rygorystycznie określonych zasadach. Problemy z danymi i niespójności zostają bez wyjątku ujawnione, dając wyraźne punkty zaczepienia do poprawy jakości danych. W połączeniu z regularną synchronizacją monitoringu jakości danych, IGP tworzy ciągły cykl poprawy jakości."

Rafael_Echtle

Rafael Echtle, Asset Management, Project Planning i Design, Grid Documentation w E-Werk Netze

"IGP odegrał kluczową rolę w identyfikowaniu i rejestrowaniu problemów z danymi, co w krótkim czasie pozwoliło poprawić ich jakość i stworzyć model obliczeniowy sieci"

Mona_Keller

Mona Keller, Head of Asset Management & Grid Planning w FairNetz GmbH

"Dopiero po wdrożeniu IGP udało nam się zidentyfikować sieci o niewystarczającej jakości danych. Następnie szybko byliśmy w stanie wykryć niespójności i luki w danych oraz krok po kroku je usunąć."

Dennis Theis

Dennis Theis, Head of Digital Grid Technologies w Syna GmbH

"Dzięki wdrożeniu IGP jesteśmy w stanie pracować z wymiernymi wskaźnikami jakości, takimi jak liczba sieci o wysokim obciążeniu. Nie ma wątpliwości, że to znacząco przyczyniło się do zwiększenia świadomości w zakresie jakości danych."

Konkluzja: Osiąganie celów w oparciu o wiarygodne dane sieci

Wysokiej jakości dane to nie jest po prostu miły dodatek – to podstawa procesów cyfrowych, decyzji opartych na danych i ukierunkowanej ekspansji sieci. Dzięki IGP operatorzy są w stanie zautomatyzować integrację danych i ich oczyszczanie, utrzymując wysoką jakość danych. Wytycza to drogę do wytrzymałego zasilania – cyfrowo i efektywnie.

To może Cię zainteresować:

grid-data-quality-checklist-cover-image-en-v2-536x0-c-center

Broszura informacyjna: śmieci na wejściu = śmieci na wyjściu?

Jakość danych sieci – ostateczna lista kontrolna

Wysoka jakość danych jest domyślnym warunkiem wstępnym cyfryzacji i automatyzacji wielu procesów, które dziś postrzegane są jako wąskie gardło szybkiej transformacji energetycznej. Tymczasem wielu operatorów systemów dystrybucyjnych życzyłoby sobie, by ich dane były dużo lepszej jakości niż obecnie. Kluczem do zrozumienia tego problemu jest podejście „śmieci na wejściu = śmieci na wyjściu”. Jeżeli wprowadzanie danych jest nieprawidłowe, wpływa na analitykę, wnioski, decyzje projektowe i inwestycyjne. W tej broszurze informacyjnej dowiesz się, jak rozwiązać ten problem krok po kroku.

Pobierz listę kontrolną
envelio-case-study-fairnetz-en-part-two-cover-image-536x392-1-1536x1024-c-center

Studium przypadku z niemieckim operatorem sieci dystrybucyjnej Fairnetz

Poprawa jakości danych dzięki lepszej transparentności sieci

To studium przypadku jest rozwinięciem pierwszej części i jednocześnie zaproszeniem do kontynuacji postępów w implementacji Intelligent Grid Platform w FairNetz. Ten operator sieci elektrycznej z Reutlingen wykorzystuje teraz zwiększoną jakość danych do przyspieszenia przetwarzania wniosków o podłączenie do sieci. Dla przykładu 50% wniosków o nowe podłączenia otrzymuje pozytywną ocenę w czasie poniżej 5 minut. Dodatkowo FairNetz polega na IGP jako „jedynym źródle prawdy” do analizy struktur sieci, dążąc do dalszego udoskonalenia bazy danych wykorzystywanych w logice obliczeniowej i do stworzenia podstaw uzasadnionych inwestycji w rozwój sieci.

Pobierz studium przypadku

Darmowa demonstracja na żywo

Niezależnie od tego, czy chodzi o weryfikację możliwości przyłączenia do sieci, planowanie sieci czy monitoring — przekonaj się podczas spersonalizowanej prezentacji na żywo, jak nasza platforma pomaga aktywnie mierzyć się z wyzwaniami transformacji energetycznej.

Wystarczy, że wypełnisz formularz i wybierzesz preferowany termin – otrzymasz natychmiastowy e-mail z potwierdzeniem. Weź pod uwagę, że sprawdzimy dostępność naszego zespołu i być może przedstawimy Ci alternatywny termin, jeżeli żaden z naszych sprzedawców nie będzie akurat dostępny.

Artboard 8 copy 55@2x