All countries

Price: 1000000

Number of applications: 1

ИИ-модуль выявления аномалий и прогнозирования потребления электроэнергии для бизнес-центров
Customer

Sulu Tech жауапкершілігі шектеулі серіктестігі
Decision acceptance deadline

10.11.26 (inclusive)

Form of award

По результатам пилота: фиксированная оплата этапов разработки или лицензия/партнёрство с долей в выручке продукта

Product status

MVP

Task type

ICT tasks

Сфера применения

Electric power industry

Область задачи

Electric power technical accounting systems

Purpose and description of task (project)

Цель — создать аналитический ИИ-модуль для платформы мониторинга коммунальных ресурсов бизнес-центров и складов, который по данным импульсных электросчётчиков (поминутные значения, 16 каналов на пилотном объекте) автоматически выявляет аномалии потребления, разделяет нагрузку по типам оборудования, прогнозирует потребление и сумму счёта на 7/30 дней и объясняет причины отклонений на русском и казахском языках. Инфраструктура сбора данных уже работает: счётчики Saiman → модуль ОВЕН МВ210-204 → MQTT → база данных → веб-дашборд. Требуется: детекция аномалий (ночное/выходное потребление, скачки, потери между вводным и субсчётчиками) с долей ложных срабатываний ≤10 %; прогноз с ошибкой ≤8 % MAPE; REST API; хранение данных на территории РК; открытый стек. Формат: пилот на реальном объекте в Алматы с предоставлением данных → лицензия, партнёрство или подряд. Подробности — в прикреплённом ТЗ.

Type of product

Software/ IS

Problem description

Управляющие компании бизнес-центров платят за электроэнергию 1,2–1,4 млн тенге в месяц (пилотный объект, 16 счётчиков), тариф за 2,5 года вырос на 54 %, в отдельные месяцы происходят необъяснимые скачки потребления (июль 2026 — 51,9 тыс. кВт·ч, 2,4 млн тенге). УК не может определить, кто из арендаторов и какое оборудование вызывает перерасход, где потери и неучтённое потребление, и не может заранее спрогнозировать счёт. Ручной анализ поминутных данных по десяткам каналов невозможен; существующие системы АСКУЭ показывают цифры, но не объясняют их. Нужен ИИ, который превращает поток показаний в конкретные выводы и рекомендации с денежным эффектом.

Tech-task
Скачать файл
Expected effect

Снижение расходов на электроэнергию объекта на 10–15 % (1,5–2,5 млн тенге в год на пилотном бизнес-центре) за счёт выявления перерасхода, потерь и неучтённого потребления; справедливое распределение затрат между арендаторами и сокращение споров по коммунальным платежам; переход управляющей компании от реактивного к предиктивному управлению ресурсами; тиражируемый ИИ-продукт для рынка коммерческой недвижимости Казахстана (бизнес-центры, склады, ТРЦ) с последующим расширением на воду и тепло.

Full name of responsible person

Койбагаров Думан Иманович

Note

Данные пилотного объекта (16 каналов, поминутные показания) и доступ к тестовой среде предоставляются исполнителю после подписания NDA. Приоритет — резиденты Astana Hub и университетские команды. Подробное ТЗ — во вложении.от 500 000 до 2 000 000 ₸

Send the solution