Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИПрогноз выбросов CO2 для энергосети через API

Прогноз выбросов CO2 для энергосети через API

API считает, насколько «грязной» будет энергосеть через 24–72 часа, и подсказывает, когда включать энергоёмкое производство на самой чистой генерации.

Что это даёт бизнесу

Электричество из разных источников — солнца, ветра, угля, газа — обходится в разное количество выбросов и денег в разное время суток. Прогноз на 24–72 часа вперёд позволяет заранее выбрать час для энергоёмкой операции, а не запускать её вслепую по расписанию.

  • Electricity Maps: прогноз на 72 часа вместо 24 даёт до 59% экономии по выбросам в Германии и до 50% в Техасе — за счёт того, что видно больше «чистых» окон заранее.
  • В декабре 2024 года прогноз для Северной Европы заранее показал провал по ветру: цена на электричество упала с 936 до 40 €/МВт·ч, а углеродная нагрузка снизилась на 70% за 72 часа (Electricity Maps).
  • Ошибка прогноза доли возобновляемой генерации — меньше 10% (Electricity Maps).
  • На Западе такие API уже продают отдельным продуктом (Electricity Maps, WattTime); в России готового отраслевого решения на открытых данных генерации почти нет.

Источники: Electricity Maps, WattTime.

Какую проблему решает

Дата-центры, заводы с энергоёмким производством и сети зарядных станций могут двигать часть нагрузки во времени, но обычно работают по фиксированному расписанию — просто потому, что не видят, когда сеть питается от более чистых и дешёвых источников.

Без прогноза решение принимается на глаз: «наверное, ночью дешевле». С прогнозом на конкретные часы вперёд то же самое решение можно посчитать в деньгах и в выбросах, а не угадать.

Как это работает

1Собираем данные о генерацииСолнце, ветер, газ, уголь — по факту2Добавляем прогноз погодыВетер и солнце на сутки вперёд3Считаем углеродный профиль сетиНа 24–72 часа вперёд4Отдаём прогноз через APIВ систему клиента, без интерфейса5Клиент сам двигает нагрузкуНа часы с меньшим углеродом
Как считается прогноз для энергосети

Последний шаг — за клиентом. Мы не управляем оборудованием и не переключаем производство: отдаём число, а решение о переносе нагрузки принимает система клиента.

Кому подходит

Операторам энергосетей, дата-центрам, заводам с энергоёмким производством и сетям зарядных станций — всем, кто может сдвинуть часть нагрузки во времени и хочет считать это в деньгах и выбросах, а не на глаз.

Что нужно от вас

Доступ к данным о генерации по источникам (или к открытым данным региона), прогноз погоды, система клиента, куда прогноз будет приходить по API.

Границы решения

Прогноз не заменяет систему управления нагрузкой — он выдаёт число, а переключение остаётся на стороне клиента. Точность падает, если в регионе мало данных о составе генерации или прогноз погоды ненадёжен. Мы не торгуем электроэнергией и не даём финансовых гарантий по экономии — итог зависит от того, насколько клиент реально готов двигать нагрузку.

С чего начать

Начинаем с разбора: какие данные о генерации доступны в вашем регионе и сколько нагрузки реально можно сдвинуть по времени. Разбор — бесплатно, 40 минут. Отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽, от двух месяцев.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?