Rozwiązanie: Magazyn danych oraz moduł analityczny (oparty na sztucznej inteligencji), którego celem jest odpowiedzialność za system zajmujący się zarządzaniem modelami poprzez ich monitorowanie i wykonywanie żądań predykcji. Wsparcie AI modelami matematycznymi – integracja podejścia opartego o głębokie sieci neuronowe i równania różniczkowe stochastyczne.

Efekt: Efektywne bilansowanie zapotrzebowania odbiorców końcowych w zakresie energii elektryczne, duża dokładność predykcji (na poziomie 90%), lepsze zarządzanie procesem sterowania.