Rozwiązania, które przynoszą efekty

Predict+ łączy wieloskładnikowe zestawy prognoz pogody NWP, dane dotyczące zapotrzebowania na poziomie liczników oraz sygnały rynkowe w czasie rzeczywistym, tworząc ujednoliconą prognozę zapotrzebowania netto i cen — dostarczaną za pośrednictwem interfejsu API bezpośrednio do Twojego optymalizatora ofert, systemu EMS lub systemu SCADA. W przypadku obiektów wyposażonych w urządzenia Tigo MLPE uwzględniane są rzeczywiste dane telemetryczne dotyczące wytwarzania energii, co zapewnia dodatkową dokładność.

Predict+ łączy dane pomiarowe zebrane w czasie rzeczywistym z prognozami pogodowymi opartymi na wielu źródłach, analizami produkcji energii, danymi historycznymi dotyczącymi rynku oraz autorskimi modelami sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego — tworząc spójne prognozy dotyczące zapotrzebowania, produkcji energii i zapotrzebowania netto, które przekładają się bezpośrednio na praktyczne informacje handlowe.

Predict+ przetwarza dane z wielu źródeł, w tym zespoły prognoz pogody NWP, dane dotyczące natężenia promieniowania słonecznego z satelitów oraz historyczne wzorce wydajności, a następnie poddaje je analizie za pomocą autorskich modeli AI/ML, które nieustannie uczą się na podstawie unikalnych cech każdej instalacji. W przypadku instalacji wyposażonych w system Tigo MLPE telemetria na poziomie modułów w czasie rzeczywistym stanowi dodatkową warstwę danych — umożliwiając tworzenie prognoz probabilistycznych, od 5-minutowych prognoz bieżących po 14-dniowe prognozy długoterminowe.

Predict+ pobiera surowe dane z inteligentnych liczników, uzupełnia je o prognozy pogody oparte na wielu źródłach, wskaźniki ekonomiczne oraz profile zasobów energii rozproszonej (DER), a następnie przetwarza je za pomocą autorskich modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które nieustannie uczą się na podstawie unikalnych wzorców zużycia energii w Twoim portfolio — tworząc prognozy obejmujące okresy od poniżej godziny do wielu lat.