Suivez les émissions au niveau du site en temps réel
Dans la production d'électricité, la distribution de gaz naturel et les sites d'énergies renouvelables, les émissions doivent être surveillées heure par heure et au niveau du site. CarbonSmart extrait les données directement de vos dispositifs IoT, calcule à partir des facteurs régionaux du réseau et produit automatiquement des rapports conformes à la norme ISO 14064. Il propose également un module dédié à la réduction du Scope 2 pilotée par le machine learning.
Les vrais problèmes du secteur
De la collecte des données au reporting — chaque étape se brise
Données d'émissions au niveau du site dispersées entre différents systèmes PI/SCADA
Impossibilité de refléter le mix horaire du réseau dans les rapports
Analyse comparative de l'impact des projets renouvelables réalisée sur des feuilles de calcul statiques
Plans de réduction du Scope 2 fondés sur des hypothèses plutôt que sur des données
Fonctionnalités de la plateforme
Spécifique au secteur, intégré de bout en bout
Données en temps réel
Données de consommation et de production à la minute/heure via PI, OSIsoft, SCADA et OPC-UA. Les tableaux de bord se mettent à jour en direct.
Intégration IoT
Connecteurs prêts à l'emploi pour les compteurs, onduleurs et unités de contrôle des turbines ; intégration low-code pour les nouveaux dispositifs.
Facteur réseau basé sur la localisation
Le facteur TEİAŞ pour la Turquie et les facteurs de mix électrique par pays/région à l'étranger sont appliqués automatiquement ; les Scope 2 location-based et market-based sont calculés en parallèle.
Optimisation du Scope 2 pilotée par ML
Un module de machine learning issu des recherches financées par le TÜBİTAK de CarbonSmart ; il associe les profils de production à l'intensité carbone du réseau pour produire un plan de réduction.
Comparaison des sites
Visualisez côte à côte la performance kgCO₂e/MWh des centrales thermiques, fermes solaires, parcs éoliens et sites hybrides ; des données d'émissions réelles pour les décisions d'investissement.
Étude de cas
Projet TÜBİTAK — Réduction de 10 % du Scope 2 dans l'automobile
Dans le cadre d'un projet R&D financé par le TÜBİTAK, une optimisation des émissions du Scope 2 basée sur le ML a été mise en œuvre dans des sites de fabrication automobile. La même méthodologie a été adaptée à la planification de la production des clients du secteur de l'énergie.
Un modèle d'optimisation a été élaboré en combinant les profils de consommation électrique au niveau des lignes, l'intensité carbone régionale TEİAŞ et les contraintes opérationnelles. Le modèle recommande de déplacer la charge vers les « heures les moins carbonées » tout en préservant les coûts et la productivité. Lors du pilote dans le secteur automobile, les émissions du Scope 2 ont été réduites de 10 % en moyenne ; le module est aujourd'hui intégré à la planification de production et de vente de nos clients du secteur énergétique.
Réduction de 10 % des émissions du Scope 2 (pilote automobile)
Décalage de charge basé sur le ML + optimisation du mix réseau
Efficacité opérationnelle stable, coûts carbone en baisse
En production chez nos clients du secteur de l'énergie
Standart Uyumu
Chaque rapport prêt pour audit
Veri Kaynakları
Bibliothèques mondiales de facteurs d'émission
- TEİAŞ production/consommation d'électricité
- Plateforme de transparence EPİAŞ
- Mix électrique IEA
- EPA eGRID
- UNFCCC Ulusal Envanter
