Streszczenie

Firma CPV Retail Energy nawiązała współpracę z Tigo Energy w celu wdrożenia Predict+ – opartej na sztucznej inteligencji platformy prognostyczno-analitycznej, której celem jest poprawa prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną oraz wspieranie podejmowania bardziej świadomych decyzji rynkowych.

Dzięki platformie Predict+ firma CPV Retail Energy może analizować duże ilości danych dotyczących zużycia energii i generować dokładne prognozy, które pomagają w planowaniu operacyjnym i podejmowaniu działań rynkowych. Platforma łączy dane z inteligentnych liczników, sygnały pogodowe oraz modele uczenia maszynowego, aby zapewnić wgląd w struktury popytu i wzorce zużycia energii.

Obecnie rozwiązanie Predict+ pomaga firmie CPV Retail Energy prognozować zapotrzebowanie na energię w całym swoim portfolio, zapewniając jednocześnie dogłębny wgląd w dynamikę rynku energii elektrycznej oraz trendy w zakresie zużycia.

Wyzwanie

Detaliczni dostawcy energii elektrycznej działają na złożonych i bardzo dynamicznych rynkach energetycznych. Dokładne prognozowanie zapotrzebowania klientów ma kluczowe znaczenie dla zarządzania zakupami, ograniczania ryzyka rynkowego oraz utrzymania rentowności.

Firma CPV Retail Energy potrzebowała rozwiązania, które:

• Prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną wśród szerokiego grona odbiorców
• Przetwarzanie dużych ilości danych dotyczących zużycia energii
• Lepszy wgląd w trendy popytu i zachowania konsumentów
• Wspieranie decyzji dotyczących udziału w rynku
• Usprawnienie planowania operacyjnego na niestabilnych rynkach energii elektrycznej

Tradycyjne metody prognozowania często opierają się na modelach statycznych lub ograniczonych danych wejściowych, co utrudnia dostosowanie się do szybko zmieniających się trendów popytu.

Rozwiązanie

Firma CPV Retail Energy wdrożyła Predict+, opartą na sztucznej inteligencji platformę prognostyczną firmy Tigo Energy, stworzoną specjalnie z myślą o rynkach energetycznych.

Predict+ łączy wiele źródeł danych w celu tworzenia dokładnych prognoz zapotrzebowania na energię, w tym:

• Dane dotyczące zużycia z inteligentnych liczników
• Historyczne profile popytu
• Prognozy pogody i dane historyczne dotyczące pogody
• Sygnały behawioralne i ekonomiczne
• Dane rynkowe

Modele uczenia maszynowego analizują te strumienie danych w celu generowania prognoz zapotrzebowania na energię elektryczną o wysokiej rozdzielczości, które mogą stanowić wsparcie dla planowania operacyjnego i strategii rynkowych.

Predict+ dostarcza również analizy, które pomagają firmie CPV Retail Energy lepiej zrozumieć czynniki wpływające na popyt oraz wzorce zużycia energii wśród jej klientów.

Wdrożenie

Predict+ integruje się bezpośrednio z istniejącą infrastrukturą danych energetycznych oraz systemami inteligentnych liczników.

Po nawiązaniu połączenia platforma na bieżąco przetwarza napływające dane i aktualizuje modele prognostyczne, aby uwzględnić zmieniające się wzorce konsumpcji i warunki rynkowe.

Dzięki temu podejściu opartemu na uczeniu adaptacyjnym firma CPV Retail Energy jest w stanie utrzymać dokładność prognoz zapotrzebowania nawet w obliczu zmieniających się warunków pogodowych, zachowań klientów i dynamiki rynku.

Platforma umożliwia również firmie CPV Retail Energy wizualizację prognoz popytu oraz analizy zużycia energii za pomocą pulpitów analitycznych przeznaczonych dla podmiotów działających na rynku energii.

Wyniki

Dzięki Predict+ firma CPV Retail Energy zyskała potężną platformę do prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną i analizowania wzorców zużycia.

Do najważniejszych wyników należą:

Prognozowanie popytu na dużą skalę

Predict+ prognozuje dzienne zużycie energii elektrycznej na poziomie ponad 300 GWh w ramach wdrożeń na całym świecie.

Lepszy wgląd w popyt

Zaawansowane analizy zapewniają głębszy wgląd w trendy konsumpcyjne oraz czynniki behawioralne wpływające na zapotrzebowanie na energię elektryczną.

Lepsza analiza rynku

Analizy prognostyczne pomagają firmie CPV Retail Energy podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące zakupów i handlu.

Działalność oparta na danych

Modele uczenia maszynowego na bieżąco aktualizują prognozy w miarę pojawiania się nowych danych, co pozwala na bardziej elastyczne planowanie.

Dlaczego Predict+

Predict+ pozwala detalicznym dostawcom energii elektrycznej wyjść poza tradycyjne metody prognozowania dzięki wykorzystaniu zaawansowanego uczenia maszynowego i analizy danych energetycznych.

Platforma oferuje:

• Prognozowanie popytu w wysokiej rozdzielczości
• Integracja danych w czasie rzeczywistym
• Zaawansowana analityka konsumpcji
• Elastyczne prognozowanie w odniesieniu do rozległych baz klientów

Dzięki tym możliwościom dostawcy energii mogą lepiej przewidywać popyt, zarządzać ryzykiem i działać bardziej efektywnie na konkurencyjnych rynkach energii elektrycznej.

O CPV Retail Energy

CPV Retail Energy to detaliczny dostawca energii elektrycznej obsługujący klientów indywidualnych i biznesowych. Firma działa na konkurencyjnych rynkach energii elektrycznej, gdzie dokładne prognozowanie popytu i analiza rynku mają kluczowe znaczenie dla zarządzania strategiami zaopatrzenia i ustalania cen.

‍