Sistem integrat de analiză și prognoză a consumului pentru distribuitorii IMM de gaze naturale
Proiect finanțat prin Programul național de cercetare-dezvoltare - Creșterea
competitivității economiei românești prin CDI
Subprogramul 2.1. Competitivitate prin cercetare, dezvoltare si inovare – Cecuri de
inovare
SCOP: Susţinerea IMM-urilor prin finanţarea proiectelor cu grad ridicat de inovare, cu
rezultate concrete şi impact real pe piaţă.
Beneficiar: AZZA DDC SRL
Furnizor de servicii: UNIVERSITATEA "ALEXANDRU IOAN CUZA" din IAȘI
Perioada de implementare: 25.07.2017 – 31.12.2017
Proiectul FOReGASt vizează dezvoltarea unor modele predictive pentru consumul de
gaze
naturale și, bazat pe acestea, a unor algoritmi de recomandare în procesul rezervării
de capacitate și nominalizării consumului de către distribuitorii întreprinderi mici și
mijlocii (IMM), cu rol de operatori de sistem de distribuție (OSD) de gaze naturale.
Algoritmii dezvoltați de către furnizorul de servicii din cadrul proiectului vor fi
integrați de către beneficiar într-un produs software de care acesta deja dispune
(produs dezvoltat anterior de către beneficiar) și care este deja în comercializare
către agenții OSD.
Proiectul este inițiat în urma necesității exprimate de clienții OSD, de a avea în
cadrul aplicației (care îi asistă momentan în gestionarea consumatorilor, emiterea de
facturi pe baza consumului înregistrat), și un modul care să îi ajute în luarea de
decizii privitor la cele două prognoze pe care trebuie să le emită și care fac obiectul
unor contracte cu furnizorii de gaze naturale. Estimări eronate atrag costuri
suplimentare sau penalități pe care OSD trebuie să le suporte.
Dezvoltarea de către beneficiar a unui modul de raportare și planificare, este posibilă
cu implicarea furnizorului de servicii care are expertiza necesară în domeniul analizei
statistice a datelor, a învățării automate și a optimizării computaționale și a
disponibilității unui agent OSD de a furniza date istorice și sprijin tehnic în
specificarea aspectelor reale ale problemelor abordate.
Activitatile de cercetare intreprinse au avut ca scop dezvoltarea de modele predictive pe doua niveluri: Modele care prezic consumul lunar la nivelul fiecarui consumator. Modele care prezic consumul total lunar la nivelul fiecarei localitati si a fiecarei categorii de consumatori.
Ambele directii au apelat la utilizarea metodelor statistice de tip
ARIMA si ARIMA
hibride (cu variabile exogene) si a unui spectru mai larg de metode de invatare
automata. Un volum de munca consistent a fost investit in faza de
cercetare
experimentala, pentru a integra algoritmi diferiti intr-un ansamblu cu acuratete
sporita.
Indicatorii de stare si progres propusi au fost realizati. Durata
operatiunilor de
estimare a capacitatii si consumului dupa integrarea modulului de predictie este mult
diminuata, pachetul software dezvoltat oferind facilitati de vizualizare a datelor
istorice si estimari ale consumului viitor. Gradul de reducere a dezechilibrelor intre
volumul nominalizat si cel realizat este semnificativ.
Echipa furnizorului de servicii va monitoriza performanta sistemului de predictie
obtinut in lunile ce urmeaza. Metodologia utilizata si rezultatele obtinute pot face
obiectul unor brevete si/sau publicatii stiintifice.
Proiectul de fata are un impact extins dincolo de beneficiile imediate
ale companiei
beneficiar al Cecului de inovare, sau a agentului OSD care isi va optimiza costurile. O
prognoza de acuratete ridicata realizata la nivelul operatorilor de sistem de
distributie aduce beneficii importante pe intregul lant
furnizor-distribuitor-consumator.
Durata proiect: 5luni
Activitățile de cercetare întreprinse au avut ca scop dezvoltarea de modele
predictive pe două niveluri:
1. Modele care prezic consumul lunar la nivelul fiecărui consummator
2. Modele care prezic consumul total lunar la nivelul fiecărei localități și a
fiecărei categorii
de consumatori.
Ambele direcții au apelat la utilizarea metodelor statistice de tip ARIMA si ARIMA
hibride (cu variabile exogene) și a unui spectru mai larg de metode de învățare
automată.
Datele experimentale au constat din consumurile lunare ale clienților din 4
localități. Distribuția acestora pe categorii de consum este ilustrată în
continuare:
Pentru mai multe detalii vizualizați raportul științific aici
12 luni de la implementare
În urma integrării rezultatelor proiectului în platforma existentă, beneficiarul și-a extins funcțiile soluției software, oferind astfel clienților săi un produs complet care sa îi ajute și în procesele de nominalizarea volumului și rezervarea de capacitate. Din punct de vedere economic implementarea proiectului a condus către oferirea de servicii noi și la creșterea cifrei de afaceri a firmei. La momentul actual societatea are un client activ în portofoliu și realizează o campanie activă de identificare a operatoriilor de distribuție din țară și de prezentare a soluției oferite.
Pentru mai multe detalii vizualizați raportul de impact aici
