Load Forecasting

Load Forecasting

Zur Optimierung der Prognosegüte werden weitere Einflussfaktoren und ein State-of-the-art Prognosealgorithmus verwendet.

Herausforderung

  • Ein Kunde aus dem Energie-Sektor muss die Lastgänge seiner Vertriebspartner täglich genau prognostizieren.
  • Die aktuell verwendete Prognosesoftware ist nicht flexibel genug und liefert im Detail zu ungenaue Prognosen.
  • Der Kunde wünscht sich eine transparente, flexible und performanten Lösung.

Lösung

Durch die Verwendung moderner Prognose-Algorithmen (Deep Learning) und weiterer Einflussfaktoren wird die Prognosegüte verbessert. Vor allem die Verwendung neuer Wetterparameter und das intensive Tuning des Modells führen zu einer signifikanten Verbesserung der Prognosegüte.

Ergebnis

  • Stabiles Prognosemodell in einer automatisierten Umgebung.
  • Erhebliche Verbesserung der Prozess-Transparenz im Vergleich zur bestehenden Lösung.
  • Nachweis, dass mit einem vollautomatisierten Prozess eine bessere Prognosegüte erreicht werden kann.

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