Previsión de la carga eléctrica en el sector energético

Desafío

• Un cliente del sector de la energía necesita prever diariamente con precisión los perfiles de carga de sus socios distribuidores.
• Los programas informáticos de previsión utilizados actualmente no son lo bastante flexibles y proporcionan previsiones demasiado imprecisas en los detalles.
• El cliente quiere una solución transparente, flexible y de alto rendimiento.

Solución

Mediante el uso de modernos Algoritmos de previsión (Aprendizaje profundo) y otros factores de influencia, el Calidad de las previsiones mejorado. Sobre todo, el uso de nuevas Parámetros meteorológicos y el ajuste intensivo del modelo (previsión de la carga) conducen a una mejora significativa de la calidad de la previsión.

Resultado

• Modelo de previsión estable en un entorno automatizado.
• Mejora significativa de la transparencia del proceso en comparación con la solución existente.
• Demostración de que se puede conseguir una mejor calidad de las previsiones con un proceso totalmente automatizado.

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.