EDF Renewables Israel wykorzystuje Predict+ do usprawnienia prognozowania zapotrzebowania na energię i podejmowania decyzji rynkowych

Opublikowano
20 października 2025 r.

Streszczenie

Firma EDF Renewables Israel nawiązała współpracę z Tigo Energy w celu wdrożenia Predict+ – opartej na sztucznej inteligencji platformy do prognozowania zużycia energii, której celem jest usprawnienie planowania operacyjnego, zwiększenie udziału w rynku oraz poprawa rentowności portfeli energetycznych.

Dzięki wykorzystaniu platformy Predict+ firma EDF Renewables Israel zyskała zaawansowane możliwości prognozowania w zakresie danych dotyczących zużycia i wytwarzania energii, co pozwoliło jej na podejmowanie trafniejszych decyzji z jednodniowym wyprzedzeniem, uzyskanie głębszego wglądu w sytuację rynkową oraz przeprowadzenie dokładniejszej analizy przychodów. Platforma łączy dane z inteligentnych liczników, sygnały pogodowe oraz modele uczenia maszynowego, zapewniając wysoką dokładność prognoz oraz przydatne informacje operacyjne.

Obecnie Predict+ wspiera firmę EDF Renewables Israel, dostarczając zaawansowane narzędzia analityczne w zakresie energetyki, które pomagają zoptymalizować prognozowanie, usprawnić sprawozdawczość regulacyjną oraz wzmocnić pozycję firmy na konkurencyjnych rynkach energii elektrycznej.

Wyzwanie

Producenci energii i przedsiębiorstwa energetyczne borykają się z coraz większymi trudnościami w prognozowaniu zapotrzebowania na energię elektryczną oraz jej wytwarzania. Gwałtowny rozwój odnawialnych źródeł energii, zmieniająca się dynamika rynku oraz zaostrzające się wymogi regulacyjne sprawiają, że dokładne prognozowanie ma obecnie większe znaczenie niż kiedykolwiek wcześniej.

Firma EDF Renewables Israel potrzebowała platformy, która umożliwiałaby:

  • Prognozowanie zużycia i wytwarzania energii elektrycznej z dużą dokładnością
  • Integracja dużych zbiorów danych z inteligentnych liczników oraz danych operacyjnych
  • Wspieranie planowania operacyjnego na następny dzień oraz planowania długoterminowego
  • Dostarczanie analiz rynkowych dotyczących cen i popytu
  • Wprowadzenie analizy rentowności w oparciu o dane dotyczące rozliczeń i przychodów
  • Tworzenie raportów zgodnych z wymogami prawnymi

Tradycyjne metody prognozowania nie zapewniały elastyczności ani zdolności przewidywania niezbędnych do zarządzania tymi coraz bardziej złożonymi systemami energetycznymi.

Rozwiązanie

Firma EDF Renewables Israel wdrożyła Predict+, platformę do prognozowania i analizy opartą na sztucznej inteligencji, opracowaną przez Tigo Energy.

Predict+ wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego do przetwarzania różnorodnych strumieni danych, w tym:

  • Dane z inteligentnych liczników
  • Historyczne profile obciążenia i wytwarzania
  • Prognozy pogody i historyczne trendy pogodowe
  • Sygnały rynkowe dotyczące cen
  • Dane dotyczące zużycia energii i zachowań użytkowników

Platforma generuje prognozy dotyczące produkcji i zużycia energii elektrycznej w wysokiej rozdzielczości, a następnie przekształca te prognozy w informacje operacyjne i finansowe.

Predict+ oferuje również modułowe funkcje analityczne, w tym:

Prognozowanie zapotrzebowania na energię

Dokładne prognozy dotyczące zużycia i wytwarzania energii w całym portfolio EDF Renewables Israel.

Analizy rynkowe

Analiza trendów popytu i sygnałów cenowych w celu podejmowania świadomych decyzji dotyczących udziału w rynkach energii elektrycznej.

Analiza zysków

Szczegółowe analizy finansowe oparte na interfejsach API rozliczeniowych i danych operacyjnych.

Sprawozdawczość regulacyjna

Dane wyjściowe dostosowane do wymogów zgodności określonych przez izraelskiego operatora sieci energetycznej.

Wdrożenie

Predict+ integruje się z istniejącymi systemami operacyjnymi i źródłami danych, umożliwiając firmie EDF Renewables Israel szybkie wdrożenie procesów prognozowania i analizy.

Platforma pobiera dane z inteligentnych liczników oraz inne sygnały operacyjne, a następnie wykorzystuje modele uczenia maszynowego, które nieustannie dostosowują się w miarę pojawiania się nowych danych. Dzięki temu prognozy z czasem stają się coraz dokładniejsze i pozostają odporne na zmieniające się warunki rynkowe lub zmiany zachowań użytkowników.

Modułowa konstrukcja rozwiązania Predict+ pozwala firmie EDF Renewables Israel rozszerzać jego zastosowanie na kolejne funkcje analityczne w miarę zmian potrzeb operacyjnych.

Wyniki

Dzięki rozwiązaniu Predict+ firma EDF Renewables Israel zyskała zaawansowane możliwości prognozowania i analizy, które usprawniają proces podejmowania decyzji zarówno operacyjnych, jak i finansowych.

Do najważniejszych zalet należą:

Większa dokładność prognoz

Predict+ wykorzystuje modele uczenia maszynowego, które nieustannie udoskonalają prognozy w oparciu o dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym.

Większy udział w rynku

Analizy rynkowe pomagają firmie EDF Renewables Israel przewidywać trendy w zakresie popytu i cen podczas udziału w rynkach energii.

Analiza poprawy rentowności

Analizy finansowe łączą prognozy operacyjne z danymi dotyczącymi przychodów i rozliczeń, zapewniając jaśniejszy wgląd w wyniki portfela.

Usprawniona zgodność z przepisami

Predict+ umożliwia tworzenie raportów zgodnych z wymogami izraelskiego operatora sieci energetycznej.

Skalowalna analityka danych

Platforma umożliwia firmie EDF Renewables Israel analizowanie ogromnych ilości danych dotyczących energii przy jednoczesnym zachowaniu elastyczności operacyjnej.

Dlaczego Predict+

Rozwiązanie Predict+ zostało stworzone specjalnie z myślą o producentach energii, przedsiębiorstwach energetycznych i dostawcach energii działających na coraz bardziej złożonych rynkach energii elektrycznej.

Platforma łączy w sobie:

  • Modele prognostyczne oparte na sztucznej inteligencji
  • Analizy dotyczące zużycia energii
  • Integracja z systemami operacyjnymi i rozliczeniowymi
  • Skalowalne przetwarzanie danych dla dużych portfeli energetycznych

Dzięki tym możliwościom organizacje mogą odejść od tradycyjnych narzędzi prognozowania na rzecz optymalizacji zużycia energii opartej na danych oraz analizy rentowności.