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: Innovativer Analyseansatz für erneuerbare Energien Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung Deutsche Bahn: Stromspitzen-Kappung Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie Stadtwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie' Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung
EnBW: Innovativer Analyseansatz für erneuerbare Energien

EnBW: Volles Potential der Ökostrom-Nutzung

Innovative analytische Verfahren ermöglichen zukunftsweisende Ökostrom-Lösungen

Opel: Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Opel

Selbstlernende Prognosen zur Optimierung des Kraftwerkbetriebes und der Stromvermarktung

Deutsche Bahn: Stromspitzen-Kappung

Deutsche Bahn

Stromspitzen-Kappung

Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie

Stadtwerke Saarlouis: Prognose Erneuerbarer Energie

Flexible und präzise Prognose trotz starker Volatilität

Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie

Netzwerke Saarlouis: Gas-Regelenergie

Doppelt so genau wie State of the Art-Lösungen

Dillinger Hütte: Analyse des Energieverbrauchs

Dillinger Hütte

Energie-Bedarfsanalyse

Hager Group: Vorausschauende Energieflusssteuerung

Hager Group

Vorausschauende Energieflusssteuerung