تتبع الانبعاثات على مستوى المنشأة في الوقت الفعلي
في توليد الكهرباء وتوزيع الغاز الطبيعي ومنشآت الطاقة المتجددة، يجب رصد الانبعاثات كل ساعة وعلى مستوى المنشأة. تسحب CarbonSmart البيانات مباشرةً من أجهزة IoT الخاصة بك، وتحسب باستخدام معاملات الشبكة الإقليمية، وتنتج تلقائيًا تقارير متوافقة مع ISO 14064. كما تقدم وحدة مخصصة لخفض النطاق 2 المعتمد على التعلم الآلي.
المشكلات الحقيقية للقطاع
من جمع البيانات إلى إعداد التقارير — تنكسر كل خطوة
بيانات الانبعاثات على مستوى المنشأة مبعثرة عبر أنظمة PI/SCADA مختلفة
عدم القدرة على عكس مزيج الشبكة كل ساعة في التقارير
تحليل التأثير المقارن لمشاريع الطاقة المتجددة يُجرى على جداول بيانات ثابتة
خطط خفض النطاق 2 مبنية على افتراضات بدلًا من البيانات
ميزات المنصة
مخصصة للقطاع ومتكاملة من البداية إلى النهاية
بيانات في الوقت الفعلي
بيانات الاستهلاك والتوليد كل ساعة/دقيقة عبر PI و OSIsoft و SCADA و OPC-UA. تتحدث لوحات التحكم مباشرة.
تكامل IoT
موصلات جاهزة للعدادات والعاكسات ووحدات التحكم في التوربينات؛ تكامل منخفض الكود للأجهزة الجديدة.
معامل الشبكة المعتمد على الموقع
تُطبَّق معاملات TEİAŞ لتركيا ومزيج كهرباء الدولة/المنطقة في الخارج تلقائيًا؛ ويُحسَب النطاق 2 المعتمد على الموقع والمعتمد على السوق بالتوازي.
تحسين النطاق 2 المعتمد على التعلم الآلي
وحدة تعلم آلي طُوّرت من بحث CarbonSmart الممول من TÜBİTAK؛ تطابق ملفات التوليد مع كثافة كربون الشبكة لإنتاج خطة خفض.
مقارنة المنشآت
اعرض أداء kgCO₂e/MWh للمحطات الحرارية ومزارع الطاقة الشمسية ومزارع الرياح والمنشآت الهجينة جنبًا إلى جنب؛ بيانات انبعاثات حقيقية لقرارات الاستثمار.
قصة نجاح
مشروع TÜBİTAK — خفض النطاق 2 بنسبة 10٪ في قطاع السيارات
من خلال مشروع R&D ممول من TÜBİTAK، تم تنفيذ تحسين انبعاثات النطاق 2 المعتمد على التعلم الآلي في منشآت تصنيع السيارات. وتم تكييف المنهجية نفسها لتخطيط الإنتاج لعملاء قطاع الطاقة.
تم بناء نموذج تحسين عبر دمج ملفات استهلاك الكهرباء على مستوى الخطوط، وكثافة كربون TEİAŞ الإقليمية، والقيود التشغيلية. يوصي النموذج بنقل الحمل إلى "الساعات الأقل كربونًا" مع الحفاظ على التكلفة والإنتاجية. في تجربة قطاع السيارات، انخفضت انبعاثات النطاق 2 بمتوسط 10٪؛ وتُدمج الوحدة اليوم في تخطيط الإنتاج والمبيعات لعملاء قطاع الطاقة لدينا.
خفض بنسبة 10٪ في انبعاثات النطاق 2 (تجربة السيارات)
تحويل الحمل المعتمد على التعلم الآلي + تحسين مزيج الشبكة
كفاءة تشغيلية مستقرة وتراجع تكاليف الكربون
يعمل في الإنتاج لدى عملاء قطاع الطاقة لدينا
Standart Uyumu
كل تقرير جاهز للتدقيق
Veri Kaynakları
مكتبات معاملات الانبعاثات العالمية
- إنتاج/استهلاك الكهرباء TEİAŞ
- منصة الشفافية EPİAŞ
- مزيج الكهرباء IEA
- EPA eGRID
- UNFCCC Ulusal Envanter
