Machine Learning, Big Data, Neuronale Netze — Die Grundlage präziser Ertragsprognosen für Erneuerbare

4cast ist darauf spezialisiert, präzise Ertragsprognosen für Erneuerbare-Energien-Anlagen zu erstellen.

Die Basis unserer Prognosen sind Daten. Komplexe Daten, die wir aus verschiedenen Quellen zusammenführen, um ein optimales Ergebnis zu erzielen. Dabei gibt es einige Faktoren, die die Qualität der Prognose beeinflussen.

Für ein optimales Ergebnis benötigen wir die historischen Produktionsdaten der Anlagen, bevor wir unseren Prognoseservice starten. Liegen diese nicht vor, gibt es auch alternative Lösungen.

Hier können wir sehr flexibel auf die Situation des Kunden eingehen.

Im nächsten Schritt führen wir eine Datenexploration durch, um Herausforderungen in den Daten zu identifizieren, insbesondere bei weniger zuverlässig laufenden Anlagen. Dabei werden auch relevante Wetterparameter identifiziert.

Anschließend erfolgt eine Data Cleaning Phase, in der irrelevante Produktionsdaten entfernt und notwendige Korrekturen am Input vorgenommen werden. Dabei werden auch nicht wetterbedingte Einflüsse eliminiert. Im Modelltraining werden mehrere Modelle auf Mustererkennung in den Wetterparametern und den bereinigten Produktionsdaten trainiert. In einer anschließenden Modellauswahl wird das Modell ausgewählt, das die genauesten Ergebnisse liefert.

Schließlich erfolgt die Bereitstellung des Vorhersagedienstes durch die Einrichtung von Datenpipelines, Ereigniserkennung und Auslieferung. Für die Vorhersage werden numerische Wettervorhersagen, Live-Produktionsdaten und vom Kunden ausgelöste Abschaltungen implementiert. Die Live-Produktionsdaten werden auch auf Ereignisse wie andere Abschaltungen und Drosselungen untersucht.

Das Ergebnis sind präzise Rohprognosen, bei denen die Modelle Muster in den Wetterdaten erkennen und eine Vorhersage treffen können. Wir setzen dabei auf maschinelles Lernen, Big Data und neuronale Netze als Grundlage für unsere präzisen Prognosen.

Nutze Deine Chance und optimiere den Ertrag Deiner EE-Anlagen mit unseren Machine Learning Modellen.

Weitere und vertiefende Informationen zu unseren Angeboten geben wir Dir gerne an unserem Messestand.

Besuche uns auf der E-world 2023.

Buche Dir hier direkt einen Termin mit unseren Expertinnen und Experten am Stand. 

Ort:

Stand GA-40, Galeria

Kontakt:

Andreas Speck  / Juliane Patt-Muth

E-Mail:

Sales@4-cast.de

Tel.:

Andreas Speck            +49 151 114 116 64

Juliane Patt-Muth        +49 151 114 116 63

Newsletter

Register for the official E-world Newsletter and stay updated!