Verfolgen Sie Emissionen auf Anlagenebene in Echtzeit
In der Stromerzeugung, Erdgasverteilung und in Anlagen für erneuerbare Energien müssen Emissionen stündlich und auf Anlagenebene überwacht werden. CarbonSmart bezieht Daten direkt aus Ihren IoT-Geräten, berechnet mit regionalen Netzfaktoren und erstellt automatisch ISO 14064-konforme Berichte. Es bietet auch ein dediziertes Modul für die durch maschinelles Lernen gesteuerte Scope-2-Reduktion.
Die echten Probleme der Branche
Von der Datenerfassung zur Berichterstattung — jeder Schritt bricht ab
Emissionsdaten auf Anlagenebene sind über verschiedene PI/SCADA-Systeme verstreut
Unfähigkeit, den stündlichen Netzmix in Berichten widerzuspiegeln
Vergleichende Wirkungsanalyse von Projekten für erneuerbare Energien wird auf statischen Tabellenkalkulationen durchgeführt
Scope-2-Reduktionspläne basieren auf Annahmen statt auf Daten
Plattform-Funktionen
Branchenspezifisch, durchgängig integriert
Echtzeitdaten
Verbrauchs- und Erzeugungsdaten auf Stunden-/Minutenebene über PI, OSIsoft, SCADA und OPC-UA. Dashboards aktualisieren sich live.
IoT-Integration
Vorgefertigte Konnektoren für Zähler, Wechselrichter und Turbinensteuereinheiten; Low-Code-Integration für neue Geräte.
Standortbasierter Netzfaktor
TEİAŞ für die Türkei und länder-/regionsspezifische Strommixfaktoren im Ausland werden automatisch angewendet; standortbasiertes und marktbasiertes Scope 2 werden parallel berechnet.
ML-gesteuerte Scope-2-Optimierung
Ein aus der TÜBİTAK-geförderten Forschung von CarbonSmart entwickeltes Modul für maschinelles Lernen; gleicht Erzeugungsprofile mit der CO₂-Intensität des Netzes ab, um einen Reduktionsplan zu erstellen.
Anlagenvergleich
Sehen Sie die kgCO₂e/MWh-Leistung von Wärmekraftwerken, Solarparks, Windparks und hybriden Anlagen nebeneinander; reale Emissionsdaten für Investitionsentscheidungen.
Erfolgsgeschichte
TÜBİTAK-Projekt — 10% Scope-2-Reduktion in der Automobilindustrie
Durch ein TÜBİTAK-gefördertes F&E-Projekt wurde die ML-basierte Optimierung von Scope-2-Emissionen in Automobilfertigungsanlagen implementiert. Dieselbe Methodik wurde für die Produktionsplanung von Kunden des Energiesektors angepasst.
Ein Optimierungsmodell wurde durch Kombination von Stromverbrauchsprofilen auf Linienebene, der regionalen TEİAŞ-CO₂-Intensität und betrieblichen Einschränkungen erstellt. Das Modell empfiehlt die Verlagerung der Last auf die "kohlenstoffärmsten Stunden" unter Wahrung von Kosten und Produktivität. Im Pilotprojekt im Automobilsektor wurden Scope-2-Emissionen um durchschnittlich 10% reduziert; das Modul ist heute in die Produktions- und Vertriebsplanung unserer Kunden im Energiesektor integriert.
10% Reduktion der Scope-2-Emissionen (Automobil-Pilot)
ML-basierte Lastverlagerung + Netzmix-Optimierung
Betriebliche Effizienz konstant, CO₂-Kosten sinkend
Live im Produktivbetrieb bei unseren Kunden im Energiesektor
Standart Uyumu
Jeder Bericht prüfungsbereit
Veri Kaynakları
Globale Emissionsfaktor-Bibliotheken
- TEİAŞ Stromerzeugung/-verbrauch
- EPİAŞ-Transparenzplattform
- IEA-Strommix
- EPA eGRID
- UNFCCC Ulusal Envanter
