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Verwalten Sie Ihre
Energieprozesse mit V-Gen
Energieprozesse mit V-Gen
Digitalisieren Sie Ihre Energieanlagen
mit V-Sensor:
mit V-Sensor:
VTC Energy
Als VTC Energy gehören wir zu den wichtigen Akteuren des Sektors mit einer nachhaltigen Energiemanagementperspektive und bieten ein digitales Energiemanagement für Unternehmen mit der von uns entwickelten Software wie V-Market, V-Sensor, V-Forecast, V-Plant Manager.
Dank unserer Arbeit stehen wir auf der Liste der „Top 500 Unternehmen der Türkei“ in der vom Fortune Magazine veröffentlichten Liste Fortune 500 – Turkey in den Jahren 2021, 2022 und 2023!
Mit der von uns entwickelten Software wollen wir einen Beitrag zur digitalen Transformation von Kraftwerken und Industrieanlagen leisten und eine analytische Perspektive für Energieversorgungsprozesse bieten.
V-Plant Manager
V-Plant Manager ist ein Softwareprodukt, das Kosteneinsparungen durch Optimierungsalgorithmen ermöglicht, indem es den Betrieb, die Wartung und das Energiemanagement von Industrieanlagen und Energieerzeugungsanlagen aus einer ganzheitlichen Perspektive betrachtet.
V-Market
V-Market, die Software für das Management des Energiehandels, integriert die Teilnehmer an den Energiemärkten nahtlos mit den Angeboten des Marktbetreibers und erleichtert digitale Transaktionen auf den Day-Ahead-, Intraday- und Ancillary-Services-Märkten. Sie bietet Ihren Energiehandelsgeschäften über EPEX und Nordpool maximale Effizienz und unterschiedliche Angebotsaufteilungen.
V-Sensor
V-Sensor ist eine IIoT-Software, die die digitale Transformation von Industrieunternehmen und Energieerzeugungsanlagen vorantreibt. Dank der speziell entwickelten Messgeräte ist es einfach, Daten über Energieverbrauch und -erzeugung in Echtzeit zu verfolgen. Die cloudbasierte Software unterstützt die Protokolle OPC UA und Modbus und ermöglicht das Auslesen von Daten nach Industriestandards.
V-Forecast
V-Forecast ist eine Softwarelösung zur Prognose des Energieverbrauchs. Das Produkt ist selbstlernend und selbstkalibrierend. Um die Prognose mit der Methode mit der geringsten Fehlerrate zu erstellen, wird aus über zehn Modellen der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik automatisch die Methode mit der höchsten Genauigkeit ausgewählt und die Auswahl der besten Methode periodisch wiederholt.