Lösungen, die überzeugen

Predict+ vereint Wetter-Ensembles aus verschiedenen Quellen, Verbrauchsdaten auf Zählerebene und Echtzeit-Marktsignale zu einer einheitlichen Prognose für den Nettobedarf und den Preis – die über eine API direkt in Ihren Gebotsoptimierer, Ihr EMS oder Ihr SCADA-System übertragen wird. Bei Anlagen am selben Standort, die mit Tigo MLPE ausgestattet sind, werden reale Erzeugungstelemetriedaten für zusätzliche Genauigkeit einbezogen.

Predict+ kombiniert Echtzeit-Zählerdaten mit Wetterensembles aus verschiedenen Quellen, Erzeugungsanalysen, historischen Marktdaten und proprietären KI-/ML-Modellen – und erstellt so einheitliche Prognosen für Verbrauch, Erzeugung und Nettobedarf, die sich direkt in umsetzbare Handelsinformationen umsetzen lassen.

Predict+ erfasst Wetterensembles aus verschiedenen Quellen von numerischen Vorhersagemodellen (NWP), Satelliten-Strahlungsdaten und historische Leistungsmuster und lässt diese durch proprietäre KI-/ML-Modelle laufen, die kontinuierlich aus den individuellen Eigenschaften jeder Anlage lernen. Bei Anlagen mit Tigo MLPE liefert die Echtzeit-Telemetrie auf Modulebene eine zusätzliche Datenebene – wodurch probabilistische Vorhersagen erstellt werden, die von 5-Minuten-Nowcasts bis hin zu 14-Tage-Prognosen reichen.

Predict+ erfasst Rohdaten von intelligenten Stromzählern, ergänzt diese durch Wetterensembles aus verschiedenen Quellen, Wirtschaftsindikatoren und Profile dezentraler Energiequellen (DER) und lässt sie durch proprietäre KI-/ML-Modelle laufen, die kontinuierlich aus den individuellen Verbrauchsmustern Ihres Portfolios lernen – und so Prognosen mit einem Zeithorizont von unter einer Stunde bis hin zu mehreren Jahren erstellen.