Optimieren Sie Energieverbrauch und
Leistung durch
Maschinelles Lernen

Heraus­forderungen

Steigende CO₂-Emissionen weltweit

Die globale Energienachfrage wird im Jahr 2021 - angeführt von den Schwellen- und Entwicklungsländern - um 4,6 % über das Niveau von 2019 steigen. Die Nachfrage nach allen fossilen Brennstoffen wird im Jahr 2021 deutlich steigen, wobei sowohl Kohle als auch Gas über dem Niveau von 2019 liegen werden.

Wie wir sie lösen können

Heizung optimieren

Dank unseres Algorithmus zur Heizkreisoptimierung ist Lynus in der Lage, die Heizkosten um 25% zu senken. Dies wird erreicht, indem das aktuelle und zukünftige Wetter und die Temperatur berücksichtigt werden.

Algorithmen

Anomalie-Erkennung


Mit Anomaly Detection ist es möglich, unerwartete Elemente oder Ereignisse in Datensätzen zu identifizieren, die von der Norm abweichen. Mit dieser Lösung können wir Spikes im Energieverbrauch überwachen und identifizieren.

Heizkreis-Optimierung


Mit den neuesten Durchbrüchen in der Regelungstechnik und dem maschinellen Lernen ist es möglich, traditionelle Regelstrecken anhand historischer Daten besser zu steuern, als es bisher möglich war. Ein Beispiel für einen Regelkreis, der durch maschinelle Lernalgorithmen revolutioniert werden kann, ist der Heizkreis in einem Gebäude. Es ist möglich, anhand historischer Daten Modelle zu trainieren, die die gebäudespezifische Temperaturdynamik erlernen und so die Innentemperatur genau vorhersagen.

Energiemanagementsystem


Das Lynus-Energiemanagement ist ein durch maschinelles Lernen unterstütztes System, welches es ermöglicht, die Leistung der Energieerzeugung oder -übertragung zu überwachen, zu steuern und zu optimieren.

Das All-In-One-Tool

Lynus ist das All-in-One-Tool, das maschinelles Lernen zur Energie- und Leistungsoptimierung mit vielen anderen Funktionen wie Datenvisualisierung, Warnmeldungen und Benutzerverwaltung zu einem umfassenden Erlebnis kombiniert.

Potenzieller Nutzen

25%

Reduktion der Energiekosten

30%

Reduktion der CO₂-Emissionen

< 3 Jahre

Return on Investment

30%

Mehr Eigenstrom-Verbrauch im Haus

Unsere Referenzen