INTELLIGENT SYSTEM FOR OPTIMISATION OF OPERATING PROCESSES IN ELECTRICAL DISTRIBUTORS BASED ON MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES. (Q3189907)

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Project Q3189907 in Spain
Language Label Description Also known as
English
INTELLIGENT SYSTEM FOR OPTIMISATION OF OPERATING PROCESSES IN ELECTRICAL DISTRIBUTORS BASED ON MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES.
Project Q3189907 in Spain

    Statements

    country
    Spain
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    EU contribution
    204,919.5 Euro
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    budget
    409,839.0 Euro
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    co-financing rate
    50.0 percent
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    start time
    1 January 2019
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    end time
    31 December 2020
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    beneficiary name (string)
    SMARKIA ENERGY, S.L.
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    beneficiary
    Q3189906
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    coordinate location

    42°38'2.94"N, 5°58'17.11"W
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    postal code
    24089
    0 references
    summary
    Smarkia fue una startup nacida con el objetivo de crear una plataforma Cloud líder en la gestión energética para grandes consumidores de energía. Después de 6 años de vida, se ha convertido en uno de los gestores energéticos más avanzados del mercado, tanto a nivel nacional como internacional, con una tracción comercial demostrable al más alto nivel._x000D_ _x000D_ A raíz de las experiencias en LATAM, y en particular Perú, se detectado la necesidad de optimizar los procesos operativos de la gestión energética a través de la sistematización y tratamiento inteligente de los datos en empresas de distribución energéticas._x000D_ _x000D_ El desarrollo del proyecto OPERATO (sistema inteligente para la Optimización de Procesos opERativos en distribuidoras eléctricas basados en tecnologías de Aprendizaje auTOmático) permitirá disponer de un prototipo (en formato cloud) muy cercano al mercado que les ayuden en la gestión sistematizada de los procesos de operación ante anomalías energéticas, gestión inteligente de las alertas en los sistemas de medición y en la obtención del balance energético de una forma sistematizada gracias a la explotación de avanzada con datos de alta calidad._x000D_ _x000D_ La innovación de este proyecto radica en una evolución de los métodos de detección de anomalías. Históricamente, se han aplicado métodos tradicionales de reconocimiento de patrones, bien supervisados o no supervisados, para entornos similares al del proyecto, pero hemos identificado que se puede y deben ser mejorados mediante técnicas mucho más actuales basadas en metodologías de Deep Learning. (Spanish)
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    location (string)
    León
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    Identifiers

    Spanish Kohesio ID
    IDI-20181264
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