Vorausschauende Energienetze
Unterschiedliche Stromerzeuger und –verbraucher, die zu einem komplexen Querverbund zusammengeschlossen
sind, sollen einfach nur optimal laufen. Doch was heißt hier „optimal“? Es gibt konträre Ziele, wie
Eigenstromnutzung erhöhen, Stromkosten insgesamt reduzieren, Spitzen reduzieren, Anlagen effizient
fahren, ...
Kommen regenerative Energien hinzu, wird die Komplexität noch weiter erhöht. Auch der Energiehandel ist
ein lukrativer Baustein in einem Querverbund, wenn die Risiken der Börse reduziert werden.
Unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE unterstützt Sie auf allen Stufen des vorausschauenden Energienetzes:
- Strombedarfe und Stromerzeugung prognostizieren.
- Anlageneffizienz und somit auch die Kosten berechnen.
- Bestmöglichen Querverbundbetrieb simulieren und die Anlagen entsprechend steuern, entweder als Empfehlung für die Anlagenführer oder durch automatisierte Steuerung der Anlagen.
- Potential erneuerbarer Energien voll ausnutzen.
- Energieeinkauf und -verkauf (auch für Erneuerbare) präzise durchführen.
- Energiehandel vorausschauend automatisieren.
PREDICTIVE INTELLIGENCE-Algorithmik versteht die Veränderungen im Verhalten von Menschen oder Maschinen. Angepasste Algorithmik wird automatisch ausgerollt.
Im Folgenden einige Referenzprojekte, die zeigen, welchen Mehrwert unsere selbstlernende Künstliche Intelligenz-Softwarelösung PREDICTIVE INTELLIGENCE bringt:
EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung
Innovative analytische Verfahren ermöglichen zukunftsweisende Ökostrom-Lösungen
Opel
Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung
Deutsche Bahn
Stromspitzen-Kappung
Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie
Flexible und präzise Prognose trotz starker Volatilität
Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie
Doppelt so genau wie State of the Art-Lösungen
Dillinger Hütte
Energie-Bedarfsanalyse
Hager Group
Vorausschauende Energieflusssteuerung