 |
Компания «Энергосбыт Волга» модернизировала уличное освещение в городе Радужном
Компания «Энергосбыт Волга» реализовала ещё один энергосервисный контракт во Владимирской области. На этот раз уличное освещение было модернизировано в городе Радужном. 956 устаревших фонарей были заменены на эффективные светодиодные светильники. Они имеют высокую светоотдачу, потребляют меньше электроэнергии, что позволяет экономить бюджетные денежные средства, и реже нуждаются в обслуживании. В частности, в городе Радужном экономия составит 63,76% в год.
- Энергосервисный контракт был заключён в декабре прошлого года. В его рамках были произведены первичный осмотр территории и замеры, были подобраны и закуплены светильники. Энергосберегающие светильники установлены на кольцевой дороге, на основных дорогах и дворовых пространствах. Положительный результат налицо, как и планировалось, энергосбережение идёт, - рассказал Вадим Попов, заместитель главы администрации ЗАТО г. Радужный по городскому хозяйству.
- В рамках энергосервисного контракта заказчику не приходится вкладывать собственные средства в модернизацию системы освещения. «Энергосбыт Волга» своими силами и за свой счёт производит замену, а затраты в дальнейшем возмещаются за счёт средств, сэкономленных на оплате электроэнергии. Это особенно актуально для муниципальных образований. На время действия контракта компания даёт гарантию на оборудование и выполненные работы, - подчеркнул начальник управления коммерческих услуг компании «Энергосбыт Волга» Алексей Мигачёв.
В среднем энергосервисный контракт заключается на 5 лет, максимальный срок – 7 лет. Затем всё оборудование переходит в собственность заказчика.
Компания «Энергосбыт Волга» заключила и успешно реализовала 16 энергосервисных контрактов. Во Владимирской области, например, с 2020 по 2022 год уличное освещение было модернизировано в городах Карабаново, Покрове и Киржаче, в Ильинском сельском поселении Кольчугинского района и посёлке Мелехово Ковровского района.
Контактное лицо: Елена Пляскина
Компания: ООО "ЭСВ"
Добавлен: 17:41, 20.03.2024
Количество просмотров: 154
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия590 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия668 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия790 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |