Previsión de la demanda de energía de compensación para el comercio de energía
Utilizando datos históricos y previsiones del sector energético, el balance de las llamadas de energía de control físico debe ser
en la red de control de la red alemana (NRV).
Identificación del signo del saldo con una calidad de 83% para saldos positivos
Mejora significativa de la desviación absoluta en comparación para una actualización sencilla
Modelo Walkforward que mejora constantemente con nuevos datos
Desafío
Un proveedor de servicios energéticos desea modelos ML. Modelo de aprendizaje para Previsión del saldo positivo o negativo de la energía de control en el Red Regional Grid (NRV). El objetivo es poder operar en la volátil para poder comerciar más eficazmente en el mercado de la electricidad.
Solución
Numerosas fuentes de datos se depuran e integran en un sistema unificado. Formato de series temporales fusionado. Un formato visual y basado en datos Se explorarán las correlaciones y los posibles factores de influencia se lleva a cabo. Posteriormente, se realizan varios análisis de regresión y Modelos de clasificación para la predicción del equilibrio o su Signo y aplicación de un modelo de conjunto en dos etapas creado.
Resultado
Es existe un prototipo de modelo de previsión orientado a este fin, con los datos actualmente disponibles, el equilibrio de energía de control en 15 minutos predecir. Esto permite al productor de electricidad posicionarse en el mercado. mejor posición.
¿Le interesan sus propios casos de uso?
Desafío
Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.
Solución
Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.
Resultado
Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.
Nuestros casos prácticos
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