Энергетика · 2023

Аналитическая платформа энергетиков

BI-дашборды и предиктивная аналитика потребления электроэнергии.

91%точность прогноза нагрузки
−43%штрафы за перегрузки
150k+абонентов в реалтайме
20 мин → 2 секвремя построения отчёта
Аналитическая платформа энергетиков
Задача

Компания не могла прогнозировать пиковое потребление — перегрузки сети обходились в миллионы рублей штрафов. Данные от счётчиков хранились в разрозненных базах, аналитика делалась вручную раз в квартал.

Решение

Платформа реалтайм-аналитики: потоковая загрузка показаний счётчиков в ClickHouse, дашборды потребления по районам, ML-модель прогноза пиковой нагрузки на 24 часа вперёд с точностью 91%.

Как мы работали

01
Data Engineering
Подключение источников данных, нормализация форматов счётчиков, ETL-пайплайн.
02
BI-дашборды
Визуализация потребления в реалтайме, карта нагрузки по районам.
03
ML-модель
Обучение на 3 годах исторических данных, валидация, деплой в продакшн.
04
Алертинг
Автоматические уведомления диспетчерам при прогнозе перегрузки.
Дашборд
Прогноз
Алерты
Стек технологий
React 18RechartsDjangoClickHouseApache Kafkascikit-learnDockerKubernetesYandex Cloud
ОтрасльЭнергетика
Год2023
Длительность24 недели
Команда2 backend, 1 data engineer, 1 ML, 2 frontend, 1 PM
06
Клиент
Региональная энергосбытовая компания (150 000+ абонентов)
Теги: React, Django, ML, ClickHouse

Нужен похожий проект?

Первая консультация бесплатна. Оценим задачу и предложим решение.