Résumé

CPV Retail Energy s'est associé à Tigo Energy pour déployer Predict+, une plateforme d'analyse et de prévision basée sur l'intelligence artificielle, conçue pour améliorer les prévisions de la demande en électricité et permettre la prise de décisions plus éclairées sur le marché.

Grâce à Predict+, CPV Retail Energy est en mesure d'analyser de grands volumes de données sur la consommation d'énergie et de générer des prévisions précises qui facilitent la planification opérationnelle et la participation au marché. La plateforme combine les données des compteurs intelligents, les données météorologiques et des modèles d'apprentissage automatique pour fournir des informations sur les tendances de la demande et les comportements en matière de consommation d'énergie.

Aujourd'hui, Predict+ aide CPV Retail Energy à prévoir la demande en énergie pour l'ensemble de son portefeuille, tout en fournissant des informations plus approfondies sur la dynamique du marché de l'électricité et les tendances de consommation.

Le défi

Les fournisseurs d'électricité au détail opèrent sur des marchés de l'énergie complexes et très dynamiques. Il est essentiel de prévoir avec précision la demande des clients pour gérer les achats, réduire l'exposition au marché et maintenir la rentabilité.

CPV Retail Energy avait besoin d'une solution capable de :

• Prévision de la demande en électricité pour une large clientèle
• Traitement de grands volumes de données sur la consommation d'énergie
• Améliorer la visibilité sur les tendances de la demande et les comportements de consommation
• Accompagner les décisions relatives à la participation au marché
• Améliorer la planification opérationnelle sur les marchés de l'électricité volatils

Les méthodes traditionnelles de prévision s'appuient souvent sur des modèles statiques ou des données d'entrée limitées, ce qui rend difficile leur adaptation à l'évolution rapide des tendances de la demande.

La solution

CPV Retail Energy a déployé Predict+, la plateforme de prévision basée sur l'IA de Tigo Energy, spécialement conçue pour les marchés de l'énergie.

Predict+ intègre plusieurs sources de données pour générer des prévisions précises de la demande énergétique, notamment :

• Données de consommation des compteurs intelligents
• Évolution historique de la demande
• Prévisions météorologiques et historique météorologique
• Signaux comportementaux et économiques
• Données de marché

Les modèles d'apprentissage automatique analysent ces flux de données afin de générer des prévisions de la demande d'électricité à haute résolution, qui peuvent servir de base à la planification opérationnelle et aux stratégies de marché.

Predict+ fournit également des analyses qui aident CPV Retail Energy à mieux comprendre les facteurs influant sur la demande et les habitudes de consommation de l'ensemble de sa clientèle.

Mise en œuvre

Predict+ s'intègre directement à l'infrastructure existante de données énergétiques et aux systèmes de compteurs intelligents.

Une fois connectée, la plateforme traite en continu les données entrantes et met à jour les modèles de prévision afin de refléter l'évolution des habitudes de consommation et des conditions du marché.

Cette approche d'apprentissage adaptatif permet à CPV Retail Energy de maintenir des prévisions de demande précises, même lorsque les conditions météorologiques, le comportement des clients et la dynamique du marché évoluent.

La plateforme permet également à CPV Retail Energy de visualiser les prévisions de demande et les données de consommation grâce à des tableaux de bord analytiques conçus pour les opérateurs du marché de l'énergie.

Résultats

Grâce à Predict+, CPV Retail Energy dispose désormais d'une plateforme performante pour prévoir la demande en électricité et analyser les comportements de consommation.

Parmi les principaux résultats, on peut citer :

Prévision de la demande à grande échelle

Predict+ prévoit une consommation d'électricité quotidienne de plus de 300 GWh pour l'ensemble de ses déploiements à l'échelle mondiale.

Meilleure visibilité sur la demande

L'analyse avancée permet de mieux comprendre les tendances de consommation et les facteurs comportementaux qui influencent la demande en électricité.

Une meilleure connaissance du marché

Les informations issues des prévisions aident CPV Retail Energy à prendre des décisions plus éclairées en matière d'approvisionnement et de négoce.

Opérations fondées sur les données

Les modèles d'apprentissage automatique actualisent en permanence les prévisions à mesure que de nouvelles données sont disponibles, ce qui permet une planification plus adaptative.

Pourquoi Predict+ ?

Predict+ permet aux fournisseurs d'électricité de détail d'aller au-delà des méthodes de prévision traditionnelles en s'appuyant sur des techniques avancées d'apprentissage automatique et d'analyse énergétique.

La plateforme offre :

• Prévision de la demande à haute résolution
• Intégration des données en temps réel
• Analyses avancées de la consommation
• Prévisions évolutives pour des bases de données clients volumineuses

Ces fonctionnalités permettent aux fournisseurs d'énergie de mieux anticiper la demande, de gérer les risques et d'opérer plus efficacement sur les marchés concurrentiels de l'électricité.

À propos de CPV Retail Energy

CPV Retail Energy est un fournisseur d'électricité au détail qui approvisionne des clients résidentiels et commerciaux. L'entreprise opère sur des marchés de l'électricité concurrentiels où la précision des prévisions de la demande et la connaissance du marché sont essentielles à la gestion des stratégies d'approvisionnement et de tarification.

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