Кейс | 10 February 2026
Как стратегические инвестиции в решения для интеллектуальных энергосетей удвоили рентабельность инвестиций в энергетическом секторе
Опубликовано : Shweta Singh
В этом тематическом исследовании рассматривается, как крупная энергетическая технологическая компания, работающая более чем в 75 странах, решала растущие проблемы в управлении инфраструктурой и повышении ее эффективности. Компания предоставляет интеллектуальные инфраструктурные решения, включая интеллектуальные счетчики, инструменты автоматизации и аналитику энергосетей, поставщикам коммунальных услуг, энергетическим компаниям и государственным учреждениям по всему миру. Стремясь к внедрению устойчивых методов энергоснабжения с помощью интеллектуальных энергосистем, компания столкнулась с трудностями в поддержании операционной эффективности и управлении высокими затратами на модернизацию цифровой инфраструктуры. Для принятия более обоснованных инвестиционных решений компания обратилась в Research Nester за обширными данными о рынке и стратегическими рекомендациями. Благодаря своевременной поддержке компания скорректировала свои инвестиционные цели и значительно повысила рентабельность инвестиций. В этом тематическом исследовании освещаются шаги, предпринятые для повышения надежности инфраструктуры, сокращения потерь и укрепления позиций компании на конкурентном глобальном энергетическом рынке.
Обзор:
Системы «умных сетей» меняют способы управления и распределения энергии. Эти цифровые энергетические системы включают в себя передовые возможности учета, аналитики и автоматизации, обеспечивая получение данных в режиме реального времени, дистанционное управление и функции управления спросом. Однако внедрение таких решений в более широком масштабе сопряжено со значительными капитальными затратами, сложностями с обработкой данных и рисками кибербезопасности.
Наш клиент, ведущий игрок в сфере энергетических систем, столкнулся со снижением рентабельности из-за роста затрат на обслуживание сети, неэффективного использования данных и регуляторного давления, требующего повышения экологической устойчивости. Компания искала стратегию повышения оперативной гибкости и улучшения производительности сети при одновременном увеличении доходности инвестиций. При поддержке Research Nester компания получила ясность в отношении региональной рыночной динамики, технологических показателей и инвестиционных возможностей. Эти данные стали основой для более продуманной и целенаправленной инвестиционной стратегии в области модернизации сети.
История
«Умные» сети повышают эффективность электроснабжения, используя данные в реальном времени и автоматизацию для эффективного согласования спроса и предложения энергии. Эти системы позволяют операторам сетей выявлять неисправности, перенаправлять электроэнергию и заблаговременно обслуживать инфраструктуру. В случае нашего клиента традиционная, устаревшая инфраструктура и разрозненные цифровые системы создали операционные проблемы. Задержка в выявлении неисправностей, в сочетании с растущим спросом и недостаточной интеграцией возобновляемых источников энергии, привела к частым перебоям в обслуживании и финансовым трудностям. Ситуацию еще больше осложняло отсутствие масштабируемой аналитики данных и прогнозных моделей, что не позволяло компании динамически реагировать на состояние сети.
Одной из важных проблем клиента были чрезмерные потери энергии, также известные как технические и коммерческие потери, которые в некоторых регионах составляли около 20%. Кроме того, нормативно-правовая база в Европе и Северной Америке предписывала декарбонизацию энергосистемы и установление стандартов эффективности, что побуждало компанию выйти за рамки традиционного управления энергосетью.
Для обеспечения конкурентоспособности на мировом рынке и достижения климатических целей клиенту требовалось модернизировать инфраструктуру с помощью интеллектуальных счетчиков, автоматизированных подстанций, аналитики в реальном времени и надежных систем управления спросом. Однако, учитывая растущие капитальные затраты и неясную картину окупаемости инвестиций (ROI), компании требовались рекомендации относительно того, куда, когда и как инвестировать.
Наше решение:
Чтобы помочь нашему клиенту оптимизировать процесс инвестирования, мы внедрили нашу собственную шестиэтапную методику, разработанную специально для компаний, работающих в сфере энергетических технологий:
- Оцените динамику рынка в режиме реального времени и конкурентную среду.
- Распознать региональные изменения в политике и возможности финансирования.
- Выявить критические пробелы в инфраструктуре и готовности технологий.
- Управление регуляторными рисками и соблюдение требований ESG.
- Воспользуйтесь перспективными инвестиционными возможностями.
- Оптимизируйте рентабельность инвестиций за счет принятия решений на основе данных.
Ключевые стратегические меры
- Оценка рыночной ситуации : Мы провели региональный анализ готовности к внедрению интеллектуальных энергосетей, государственных инициатив, таких как Закон США об инвестициях в инфраструктуру и создании рабочих мест, а также уровня внедрения возобновляемой энергии. Это помогло клиенту сосредоточиться на регионах с высоким потенциалом внедрения и благоприятными нормативными мерами.
- Анализ инвестиционного разрыва : Компания Research Nester выявила районы с самыми высокими техническими потерями и показателями отказов электросети. Эти районы были сопоставлены с возможностями финансирования и деятельностью конкурентов для определения зон с высокой доходностью инвестиций.
- Сравнительный анализ технологий : был проведен сравнительный анализ поставщиков интеллектуальных счетчиков, платформ автоматизации и протоколов связи (например, LoRa, NB-IoT и 5G). Это помогло клиенту выбрать партнеров, предлагающих превосходные характеристики и масштабируемость.
- Цифровой двойник и прогностические модели: Используя моделирование с помощью цифрового двойника, мы спрогнозировали сценарии работы в различных условиях нагрузки на энергосеть. Это позволило смоделировать, как внедрение интеллектуальных энергосетей может снизить потери энергии до 23% и улучшить балансировку нагрузки на 16%.
- Оптимизация соотношения риска и доходности : был запущен инструмент моделирования рисков на основе данных для оценки волатильности инвестиций с учетом неопределенности политики, зрелости энергосистемы и уязвимости к кибератакам.
- Распределение ресурсов и прогнозирование : Наши аналитики предложили трехлетний инвестиционный прогноз с прогнозируемой окупаемостью инвестиций, основанный на изменениях в законодательстве, модернизации технологий и прогнозах доли возобновляемых источников энергии.
В результате клиент пересмотрел свой инвестиционный план, сосредоточившись на трех ключевых областях: интеллектуальные системы учета, автоматизация энергосетей и децентрализованное управление энергией. По нашей рекомендации было выделено 130 миллионов долларов на пилотные проекты на трех континентах.
Автоматизация с использованием технологий Интернета вещей позволила компании отслеживать колебания напряжения, выявлять аномалии и проводить удаленную диагностику. Модели искусственного интеллекта и машинного обучения анализировали структуру сети для прогнозирования отключений и оптимизации распределения нагрузки. Протоколы кибербезопасности были внедрены во все узлы сети, обеспечивая соответствие нормативным требованиям и защиту инфраструктуры.
Результаты
- Рентабельность инвестиций в интеллектуальные энергосети удвоилась за 18 месяцев. Благодаря акценту на зоны с высокой интенсивностью воздействия и использованию модульной автоматизации, компания увеличила операционную экономию на 14% и компенсировала потери инфраструктуры в размере 36 миллионов долларов.
- Время простоя энергосистемы сократилось на 12%, а обнаружение краж электроэнергии улучшилось на 20% благодаря оповещениям в режиме реального времени и общесистемному мониторингу. Автоматизация сократила среднюю продолжительность отключения электроэнергии с 60 минут до менее чем 35 минут.
- Показатели удовлетворенности клиентов выросли на 9%. Данные интеллектуальных счетчиков обеспечили точное выставление счетов, сократили количество жалоб клиентов и укрепили доверие. Это также привело к снижению потерь доходов на 6%.
- Благодаря автоматической оптимизации напряжения и механизмам реагирования на спрос в режиме реального времени, энергоэффективность повысилась на 15%. Это позволило интегрировать солнечную и ветровую энергетику мощностью 300 МВт без перегрузки сети.
- К системе было подключено более 3 миллионов конечных устройств, то есть интеллектуальных счетчиков и блоков автоматизации. Эти устройства ежедневно генерируют приблизительно 1 миллиард точек данных, которые используются в прогностических моделях, позволяющих снизить затраты на техническое обслуживание и повысить отказоустойчивость сети.
- Компания сократила выбросы углекислого газа на 10%, согласовав свои действия с принципами ESG (экологическое, социальное и корпоративное управление). За счет сокращения потерь энергии и внедрения возобновляемых источников энергии компания выполнила более 74% своих промежуточных климатических целей на 2025 год на два года раньше запланированного срока.
Связаться с нами
Vishnu Nair
Руководитель- Глобальное развитие бизнеса
Расскажите нам о ваших требованиях:
Свяжитесь с нашим консультантомАвторские права © 2026 Research Nester. Все права защищены.
