Stromproduktionsprognose
Algopoly bietet Ihnen die zuverlässigste Lösung zur Prognose der erneuerbaren Energieproduktion auf dem Markt, die 82 % der Türkei abdeckt.
Mit unseren Produkten, die bis zu 16,78 % bei Ihren Prognoseprozessen einsparen, finden Sie immer Unterstützung.
Mit unseren auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnittenen Produkten erhalten Sie genau die Prognosen, die Sie benötigen, und holen das Maximum aus Ihrer Farm und Ihrem Portfolio heraus.
Unsere Modelle, die von unserem erfahrenen technischen Team sorgfältig vorbereitet wurden, verwenden mehrere Wettermodelle sowie Community-Machine-Learning-Methoden, um Ihnen die zuverlässigsten Prognosen zu liefern.
Mit unseren Methoden, die wir an die Fähigkeiten Ihres Unternehmens anpassen, können Sie sich einfach und mühelos in unser System integrieren und über unsere benutzerfreundliche Oberfläche die sofortigen und zukunftsgerichteten Prognosen erhalten, die Sie benötigen.
PROBLEM
Wie viel Strom wird ein bestimmtes Wind- oder Solarkraftwerk morgen produzieren?
Der Trend zur Nutzung von mehr erneuerbaren Energien (EE) nimmt zu. Während die konventionellen Kraftwerke bestimmte Produktionspläne haben, haben EE-Anlagen schwankende Produktionsprofile. Dies macht es erheblich schwierig, die Produktion vorherzusagen.
HERAUSFORDERUNG
Abhängigkeit vom Wetter
Die Prognose der Produktion von erneuerbaren Energieanlagen ist entscheidend, um ein gesundes Netz aufrechtzuerhalten und einen profitablen Betrieb zu gewährleisten. Die EE-Stromproduktion hängt stark von den Wetterbedingungen ab. Allerdings liefern einfache Wettervorhersagen kaum genügend Informationen über mikroklimatische Bedingungen.
SOLUTION
Überlagerte Wettermodelle und Deep Learning
Wir haben unsere eigenen Wettervorhersagemodelle mit bestehenden Datenfeeds entwickelt, und diese Modelle können die mikroklimatischen Bedingungen auf granularer Ebene vorhersagen. So können unsere Deep-Learning-Algorithmen, die durch retrospektive Daten trainiert werden, die Produktion genau vorhersagen.
