Keeling Labs
Мы разрабатываем ML, который оптимизирует способы хранения энергии в батареях сети
Keeling Labs разрабатывает ML-алгоритмы для оптимизации хранения энергии в батареях сети, что позволит использовать больше чистой энергии от ветра и солнца. Узнайте больше!
Подробнее о Keeling Labs
Keeling Labs
Keeling Labs разрабатывает решения на основе машинного обучения для оптимизации использования возобновляемых источников энергии. Система позволяет эффективно управлять накоплением энергии, повышая долю чистой энергии в энергосистеме. Это решает проблему несоответствия пиков спроса и производства чистой энергии, что приводит к снижению выбросов углерода.
- •Самооптимизирующее хранение энергии:Keeling Labs разработала самообучающуюся модель для оптимизации зарядки и разрядки батарей в энергосистеме, что позволяет максимально использовать чистую энергию и снизить потребление энергии из неэкологичных источников.
- •Пилотный проект по торговле энергией:Пробный проект по торговле энергией в Калифорнии (CAISO) успешно демонстрирует возможности модели по автономной торговле энергией, обеспечивая более эффективное распределение ресурсов.
- •Инновационный подход с машинным обучением:Модель использует машинное обучение, в частности, подкрепляющее обучение, для непрерывной адаптации к изменяющимся условиям энергосистемы, обеспечивая оптимальную производительность в различных сценариях.
- •Прямое сокращение выбросов углерода:Система напрямую управляет использованием чистой энергии, вытесняя выбросы углерода в энергосистеме и способствуя снижению углеродного следа.
Благодаря Keeling Labs, вы сможете оптимизировать использование возобновляемых источников энергии и значительно сократить выбросы углерода. Наша технология обеспечивает эффективное управление накоплением энергии, позволяя сетям работать с максимальным использованием чистой энергии. Это не только способствует борьбе с изменением климата, но и открывает новые возможности для развития энергетической инфраструктуры. Выбор Keeling Labs — это инвестиция в устойчивое будущее.
