Мы разрабатываем высокоэффективные цифровые модели бизнес-процессов управления, планирования и учета составляющих топливно-энергетического баланса ТЭС, основанные на использовании современных методов нейросетевого моделирования и машинного обучения для описания процессов в отдельных единицах оборудования ТЭС.
1,5% - 6%
снижение затрат топлива на производство тепловой и электрической энергии на величину
До 2-х раз
повышение оперативности и достоверности информации о показателях работы оборудования ТЭС
Наглядный контроль
обзор динамики работы оборудования и возможность эффективного управления режимами его работы