Con la finalidad de ayudar a los operadores a tomar decisiones informadas sobre la salud de sus activos, CogniEN es una nueva solución en la nube segura y escalable, que actúa como inteligencia para sistemas eléctricos.
Luca Cavalli, digital ecosystem manager, en ABB Electrification Business y Mayukha Pal, globall R&D leader – cloud & analytics en ABB Electrification, presentaron esta nueva solución en Hannover Messe 2023 en Alemania.
Se trata de un servicio basado en la nube que proporciona datos en tiempo real sobre el rendimiento de la red eléctrica las 24 horas del día, los siete días de la semana desde cualquier parte del mundo.
Esta tecnología está dirigida a los sectores de la movilidad eléctrica, los servicios públicos, los centros de datos y las energías renovables, que actualmente se está probando en Europa y EE. UU.
Luca Cavalli dio a conocer que a diferencia de las plataformas de monitoreo digital existentes, CogniEN de ABB Electrification es una solución en la nube independiente del proveedor de productos para redes eléctricas cognitivas.
El sistema alojado en Amazon Web Services no solo puede monitorear de forma remota el estado de los dispositivos eléctricos de ABB que alimentan infraestructuras como cargadores o conmutadores de vehículos eléctricos (EV), sino que también puede recuperar datos de cualquier dispositivo eléctrico de terceros y cargarlos en la nube. en tiempo real. Esto permite a los operadores acceder de forma remota a datos actualizados sobre el rendimiento de sus instalaciones.
El sistema se puede personalizar dependiendo de la cantidad de datos que requiera el operador. La suscripción más básica ofrece acceso solo a los datos sin procesar, mientras que una configuración más avanzada enviará una alarma si un activo está a punto de fallar, lo que permitirá a los ingenieros de mantenimiento abordar el problema antes de que afecte el funcionamiento de la instalación.
Las suscripciones más completas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para ayudar a los clientes a tomar decisiones informadas sobre cómo optimizar sus activos en múltiples sitios a través de análisis predictivos y prescriptivos. Por ejemplo, los propietarios de la infraestructura eléctrica pueden llegar a un acuerdo con la empresa de servicios públicos local para traer más energía según los modelos de precios según el tiempo de uso. De manera similar, podrían usar el sistema para tomar decisiones informadas sobre cuándo almacenar y liberar energía hacia y desde la red.
