Nasze podejście

Wykorzystanie modeli działających w czasie rzeczywistym i podlegających ciągłemu udoskonalaniu w obliczu nieustannie zmieniających się wyzwań związanych z siecią energetyczną.

Wyzwanie

Zwiększona zmienność sieci

Współczesne systemy energetyczne są bardziej dynamiczne i mniej przewidywalne niż kiedykolwiek. Rozwiązanie Predict+ zajmuje się:

Zmienność popytu:Szybka elektryfikacja, zmiany zachowań oraz rozwój rozproszonych źródeł energii sprawiają, że historyczne wartości odniesienia stają się niewiarygodne.

Zmienność w wytwarzaniu energii:Zmienność warunków słonecznych i wiatrowych powoduje niepewność operacyjną i rynkową.

Zakłócenia na rynku:niestabilność geopolityczna, gwałtowne wzrosty cen i zmiany strukturalne stanowią wyzwanie dla tradycyjnych modeli prognostycznych.

Ryzyko operacyjne:Błędy w prognozach powodują kary za niezbilansowanie, nieefektywne zarządzanie dostawami oraz narażenie na ryzyko związane z nieprzestrzeganiem przepisów.

Dane wejściowe
Inżynieria
Modele
Decyzje
Opinie
System analizy prognoz

Zintegrowana platforma AI do prognozowania zapotrzebowania na energię, cen rynkowych oraz produkcji energii ze źródeł odnawialnych

EnergetykaSprzedaż detaliczna energii ISOIPPHandlowiec
Przewiń, aby zapoznać się z procesem
Dane wejściowe
Prognozy pogody i transmisje satelitarne
  • Modele NWP: HRRR, ECMWF, NAM, ICON
  • Wektory ruchu satelitarnego / w chmurze
  • Temperatura, wiatr, natężenie promieniowania
  • Ostrzeżenia o ekstremalnych nachyleniach
Predict+ przetwarza prognozy pogody z wielu źródeł oraz zdjęcia satelitarne, dynamicznie przypisując każdemu źródłu wagę w oparciu o dotychczasową trafność prognoz dla konkretnej lokalizacji i horyzontu czasowego.
ISO / Dane rynkowe
  • Dane ISO: PJM, ERCOT, CAISO, NYISO
  • LMP, przeciążenia, przerwy w dostawach
  • Sygnały dotyczące paliwa i sieci energetycznej
Strumienie danych rynkowych z rynku dnia następnego i w czasie rzeczywistym są na bieżąco przetwarzane, w tym lokalne ceny krańcowe, wskaźniki ograniczeń przesyłowych oraz sygnały dotyczące kosztów paliwa we wszystkich głównych regionach ISO.
📊
Liczniki / SCADA / AMI
  • Inteligentny licznik, linia zasilająca, podstacja
  • EMS, dane historyczne
  • Struktura klientów, dane BTM
Szczegółowe dane telemetryczne pochodzące z inteligentnych liczników, systemów SCADA oraz infrastruktury AMI stanowią podstawę danych operacyjnych w czasie rzeczywistym, niezbędną do sporządzania wysoce dokładnych prognoz dotyczących obciążenia i wytwarzania energii.
🔋
Dane dotyczące aktywów związanych z energią odnawialną
  • Metadane i układ strony
  • Historyczne dane dotyczące energii słonecznej i wiatrowej
  • Konserwacja, ograniczenie
Dane historyczne dotyczące wydajności poszczególnych urządzeń, konfiguracja obiektu oraz dokumentacja konserwacji umożliwiają precyzyjne prognozowanie produkcji w odniesieniu do poszczególnych urządzeń i całej floty, z uwzględnieniem stopnia zużycia.
Warstwa funkcji i inżynierii danych
Czyszczenie danych · cechy oparte na opóźnieniach · logika netto/obciążenia · modelowanie portfela cyfrowych bliźniaków
Predict+ – narzędzie do koordynacji prognoz
Wczytaj modele
ISO, dostawcy energii, prognozowanie zapotrzebowania klientów
Zaawansowane modele uczenia maszynowego oparte na szeregach czasowych, wytrenowane na podstawie historycznych wzorców konsumpcji, korelacji pogodowych i efektów kalendarzowych.
Modele cenowe
DA i RT, LMP oraz prognozowanie cen
Modele zbiorcze łączące podstawowe czynniki rynkowe, analizę zatorów oraz sygnały dotyczące podaży i popytu w czasie rzeczywistym.
Modele oparte na odnawialnych źródłach energii
Energia słoneczna i wiatrowa / Prognozowanie zużycia paliwa przez flotę
Modele uczenia maszynowego oparte na fizyce, wykorzystujące dane telemetryczne Tigo MLPE oraz dane pogodowe z wielu modeli prognozowania pogody (NWP) do tworzenia prognoz probabilistycznych.
Silnik niepewności
Wskaźniki pewności i przedziały błędu
Ocenia niepewność prognozy za pomocą rozkładów prawdopodobieństwa, podając przedziały ufności i granice ryzyka.
Warstwa decyzyjna i analityczna
🔔 Powiadomienia i kwalifikacja
  • Powiadomienia o wzroście / szczytach
  • Ostrzeżenia o gwałtownym wzroście cen
  • Ocena odnawialna
📈 Analiza portfela
  • Wsparcie w zakresie ofert / zabezpieczeń
  • Optymalizacja zamówień
  • Analiza prognoz
🖥 API / Pulpit nawigacyjny / EMS
  • Pulpit prognoz
  • Wyjścia API / SFTP / EMS
  • Integracja platformy transakcyjnej
Informacja zwrotna i pętla uczenia się
Wyniki rzeczywiste a prognozy
Wskaźniki KPI w testach historycznych
Ciągłe doskonalenie
Prognozy na okres od 5 minut do miesiąca
Od poziomu węzłów do skali portfela
Zużycie + cena + energia odnawialna
Sztuczna inteligencja probabilistyczna i wyjaśnialna

Dane i metodologia

Predict+ opiera się na bazie danych pochodzących z wielu źródeł oraz adaptacyjnej metodologii opartej na sztucznej inteligencji, zaprojektowanej tak, by zachować dokładność nawet w warunkach, w których inne platformy prognostyczne zawodzą.

Źródła danych (pogoda, rynek, dane dotyczące poszczególnych aktywów, dane historyczne)

Predict+ wykorzystuje solidny ekosystem danych pochodzących z wielu źródeł:

  • Dane pogodowe w czasie rzeczywistym oraz prognozy pogody
  • Historyczne profile zużycia i wytwarzania energii
  • Dane dotyczące cen rynkowych i rozliczeń
  • Dane telemetryczne na poziomie aktywów oraz dane dotyczące zasobów energii rozproszonej (DER)
  • Wpływ czynników kalendarzowych i wskaźników makroekonomicznych

Połączenie danych szczegółowych i ogólnych zwiększa wiarygodność prognoz.

Podejście modelowe (uczenie maszynowe/sztuczna inteligencja, metody ensembli, uczenie ciągłe)

Predict+ wykorzystuje:

  • Zaawansowane modele uczenia maszynowego zoptymalizowane pod kątem prognozowania szeregów czasowych
  • Podejścia zespołowe mające na celu ograniczenie błędu systematycznego i poprawę stabilności
  • Systemy ciągłego uczenia się, które dostosowują się do nowych danych w miarę ich napływania
  • Weryfikacja wydajności i monitorowanie modelu

Platforma została zaprojektowana tak, aby zachować wydajność zarówno w stabilnych, jak i zmiennych warunkach.

Horyzonty prognozowania i częstotliwość aktualizacji

Predict+ obsługuje różne horyzonty czasowe:

  • W ciągu dnia (aktualizacje co mniej niż godzinę)
  • Rynek dnia następnego
  • Prognoza na nadchodzący tydzień
  • na następny miesiąc
  • Scenariusze planowania długoterminowego

Częstotliwość aktualizacji można dostosować do wymagań operacyjnych i handlowych, co pozwala na szybkie wprowadzanie zmian w przypadku zmiany warunków rynkowych lub sieciowych.

Najpopularniejsze rodzaje prognoz

Zaprojektowane z myślą o precyzji na poziomie poszczególnych aktywów i przejrzystości w skali całego portfela.

  • Energia odnawialna wytwarzana w trybie przerywanym: energia słoneczna, energia wiatrowa
  • Energetyka cieplna i wodna
  • Modelowanie zapotrzebowania na poziomie systemu i podstacji
  • Szczytowe zapotrzebowanie, prognozowanie obciążenia
  • Elektryfikacja i nowe inwestycje
  • Równoważenie portfela

Zapewnia całościowy obraz wyników na poziomie zasobów, systemów i portfela.

Oceny ryzyka

Zaprojektowane z myślą o precyzji na poziomie poszczególnych aktywów i przejrzystości w skali całego portfela.

  • Zmienność rynku
  • Modelowanie ryzyka
  • Modelowanie ekspozycji rynkowej

Zapewnia całościowy obraz wyników na poziomie zasobów, systemów i portfela.

Wypróbuj to

Metoda Predict+ została przetestowana i udoskonalona w obliczu jednych z najbardziej radykalnych zmian geopolitycznych w najnowszej historii. Sprawdź wyniki na podstawie własnych danych w ramach dostosowanego do potrzeb wdrożenia.

Cieszy się zaufaniem przedsiębiorstw użyteczności publicznej, operatorów sieci energetycznych i liderów branży energetycznej na całym świecie.