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Energia

Previsão de carga, otimização de ativos e conformidade ambiental

Preveja a demanda energética, otimize o desempenho de ativos e atenda aos requisitos de relatórios ambientais — com retreinamento automatizado de modelos à medida que os padrões sazonais mudam.

Os Desafios

Variabilidade da Carga

O clima, os padrões sazonais e a atividade econômica criam curvas de demanda complexas que mudam de ano para ano.

Degradação de Ativos

Turbinas, transformadores e painéis solares se degradam com o tempo — a detecção precoce previne falhas custosas e interrupções do fornecimento.

Relatórios Ambientais

O rastreamento de emissões de carbono e os padrões de portfólio renovável exigem processamento e reporting de dados preciso e auditável.

Integração na Rede

A integração de recursos energéticos distribuídos (solar, eólica, baterias) requer prever fontes de geração intermitentes.

Como o CorePlexML Ajuda

AutoML

Modelos de Previsão de Carga

AutoML treina modelos de séries temporais com dados meteorológicos, de calendário e históricos de consumo para prever a demanda com resolução horária.

Saiba mais
MLOps

Monitoramento de Saúde de Ativos

MLOps monitora continuamente os modelos implantados frente aos dados de sensores com detecção de drift automatizada e alertas.

Saiba mais
ML Studio

Testes de Cenários de Geração

ML Studio permite que planejadores modelem cenários de intermitência renovável e vejam o impacto previsto na estabilidade da rede.

Saiba mais
Privacy Suite

Pipelines de Dados de Conformidade

Privacy Suite e Dataset Builder gerenciam a anonimização de dados ambientais, a padronização e a geração de trilhas de auditoria.

Saiba mais

Exemplo do SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Upload historical load + weather data
dataset = client.datasets.upload(
    project_id="proj_grid",
    file_path="load_weather_2025.csv",
    name="Regional Load Data"
)

# Train load forecasting model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_grid",
    dataset_version_id=dataset["dataset_version_id"],
    target_column="load_mw",
    max_models=20,
    max_runtime_secs=900
)

# Deploy with scheduled retraining (weekly)
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_grid",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="direct"
)

Impacto Esperado

2,8%
MAPE da Previsão
38%
Prevenção de Falhas de Ativos
96%
Precisão de Balanceamento da Rede
90%
Automação de Reporting

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