AIESS Energy Core
Autonomiczny system zarządzania energią z dialogowym interfejsem AI
- Eliminacja progów cenowych — wielowymiarowa optymalizacja w czasie rzeczywistym
- Decyzje optymalizacyjne co 15 minut na podstawie danych rynkowych i predykcji ML
- Architektura edge–cloud zapewniająca autonomię i niezawodność
Dlaczego klasyczne systemy EMS są niewystarczające?
Tradycyjne systemy zarządzania energią opierają się na statycznych progach cenowych. To podejście pomija dynamikę rynku, zużycia i degradacji baterii.
Klasyczne EMS
- Ręczne progi cenowe — statyczne reguły „ładuj poniżej X, rozładuj powyżej Y"
- Brak predykcji zużycia — reakcja zamiast anticipacji
- Brak uwzględnienia kosztu cyklu baterii — przyspieszenie degradacji
- Decyzje 1× dziennie — brak adaptacji do zmian śróddziennych
AIESS Energy Core
- Predykcja obciążenia ML — model uczony na historycznych wzorcach zużycia
- Koszt degradacji jako zmienna decyzyjna — każdy cykl ma swoją cenę
- Integracja RDN + rynek intraday — pełen obraz cen energii
- Decyzje co 15 minut — ciągła optymalizacja w czasie rzeczywistym
Architektura warstwowa
System zbudowany jest w architekturze wielowarstwowej, gdzie każda warstwa odpowiada za odrębny zakres odpowiedzialności.
Hardware Layer
Warstwa fizyczna magazynu energii
- Moduły bateryjne LFP z chłodzeniem cieczą
- Inwertery hybrydowe
- Czujniki i systemy BMS
Edge Layer
Lokalne przetwarzanie i sterowanie
- Kontroler edge z logiką fail-safe
- Buforowanie danych i decyzji offline
- Komunikacja Modbus / CAN / RS485
AIESS Energy Core
Rdzeń optymalizacji — silnik decyzyjny AI
- Solver optymalizacyjny z wieloma zmiennymi
- Modele ML: predykcja zużycia, produkcji PV, cen
- API do danych rynkowych (RDN, intraday, TGE)
AIESS Platform
Platforma zarządzania flotą i analityki
- Dashboard operatora w czasie rzeczywistym
- Zarządzanie wieloma instalacjami
- Raporty ROI i analiza historyczna
Interfejs dialogowy AI
Komunikacja w języku naturalnym
- Zapytania o stan magazynu w języku naturalnym
- Generowanie raportów na żądanie
- Wyjaśnianie decyzji optymalizacyjnych
Jak działa Energy Core
Silnik decyzyjny przetwarza dane z wielu źródeł i generuje optymalny harmonogram pracy magazynu co 15 minut.
Analiza cen RDN i intraday
Pobieranie i analiza cen z Rynku Dnia Następnego oraz rynku intraday w czasie rzeczywistym.
Predykcja zużycia (ML)
Model uczenia maszynowego prognozuje profil zużycia energii na podstawie danych historycznych, pogody i kalendarza.
Predykcja produkcji PV
Prognoza generacji fotowoltaicznej na podstawie danych pogodowych i charakterystyki instalacji.
Koszt cyklu baterii
Każda decyzja o ładowaniu/rozładowaniu uwzględnia koszt degradacji baterii jako zmienną optymalizacyjną.
Ograniczenia import/eksport
Respektowanie limitów mocy przyłączeniowej, umów dystrybucyjnych i ograniczeń sieciowych.
Bufor mocy
Utrzymanie rezerwy energetycznej na potrzeby peak shaving i bezpieczeństwa operacyjnego.
Optymalizacja co 15 min
Solver generuje nowy harmonogram co 15 minut, adaptując się do zmieniających się warunków rynkowych.
Architektura edge–cloud
Decyzje podejmowane lokalnie na edge z synchronizacją do chmury. Pełna autonomia przy utracie łączności.
Od pojedynczej instalacji do klastra
AIESS Energy Core skaluje się od jednego magazynu do floty zarządzanej centralnie.
Pojedynczy magazyn
Optymalizacja jednej instalacji — idealne rozwiązanie dla MŚP i prosumentów biznesowych. Pełna autonomia lokalna.
Klaster przemysłowy
Koordynacja wielu magazynów w jednej lokalizacji. Wspólna optymalizacja z uwzględnieniem ograniczeń sieciowych.
Flota magazynów / VPP
Centralne zarządzanie rozproszonymi magazynami. Przyszłościowo: wirtualna elektrownia (VPP) i udział w rynku bilansującym.
System, który uczy się Twojej energii
AIESS Energy Core wykorzystuje uczenie maszynowe do modelowania profilu zużycia energii w konkretnym zakładzie. Na podstawie danych historycznych system przewiduje zapotrzebowanie, wykrywa powtarzalne wzorce i adaptuje strategię pracy magazynu energii.
Predykcja zużycia (ML) dla konkretnego obiektu
Adaptacja do sezonowości, weekendów i zmian produkcji
Wykrywanie anomalii i odchyleń od profilu
Lepsze decyzje o buforze energii i mocy szczytowej
Efekt ekonomiczny
Średni spread RDN
Okres zwrotu inwestycji
Częstotliwość decyzji optymalizacyjnych
Optymalizacja wielowymiarowa zamiast progów cenowych — maksymalizacja zysku przy jednoczesnej ochronie żywotności baterii.
Dlaczego AIESS Energy Core?
Wdrożenia w sektorze MŚP i przemyśle
System zaprojektowany i testowany w rzeczywistych warunkach operacyjnych polskiego rynku energii.
Architektura edge–cloud
Niezawodność lokalna z pełną analityką w chmurze. Brak single point of failure.
Autonomiczny tryb pracy
Magazyn podejmuje decyzje samodzielnie — bez operatora, bez ręcznych harmonogramów, bez przestojów.
Komunikacja w języku naturalnym
Dialogowy interfejs AI pozwala operatorom i zarządcom zadawać pytania i otrzymywać odpowiedzi w języku naturalnym.
Bezpieczeństwo i suwerenność danych
Wszystkie dane operacyjne i analityczne są przechowywane wyłącznie na serwerach zlokalizowanych w Unii Europejskiej. Żadne dane nie opuszczają europejskiej infrastruktury.
100% europejska infrastruktura
Serwery, bazy danych i usługi przetwarzania — całość zlokalizowana w centrach danych na terenie UE, zgodnie z RODO i europejskimi standardami bezpieczeństwa.
Niezależność energetyczna i cyfrowa
Dane krytyczne dla zarządzania energią pozostają pod europejską jurysdykcją. Brak zależności od infrastruktury pozaeuropejskiej.
Autonomia na poziomie edge
Kontroler edge działa lokalnie nawet bez połączenia z chmurą. Dane wrażliwe nie muszą opuszczać obiektu klienta.
Szyfrowanie end-to-end
Komunikacja między warstwami systemu jest szyfrowana. Dostęp do danych wymaga uwierzytelnienia na każdym poziomie architektury.
Produkt zgłoszony do ENEX AWARD 2026