Vorhersage der Wärmelast
Die präzisen Wärmelast-Prognosen von alitiq versetzen Sie als Wärmeversorger in die Lage, schon heute zu wissen, welche Wärmemenge morgen und in den Folgetagen in Ihrem Wärmenetz nachgefragt wird.
Sie möchten Ihren Energieerlös maximieren? Sie möchten Ihren Kraftwerkspark optimal betreiben?
Der zu erwartende Wärmebedarf muss optimal vorhergesagt werden, damit Sie Ihren Kraftwerksfahrplan für die zu erwartenden Erlöse optimieren können. Die bisher am Markt verfügbaren Prognosen beinhalten große Unsicherheit, können hohe Ausgleichsenergiekosten verursachen und erhöhen Ihr unternehmerisches Risiko.
Mit Prognosen von alitiq reduzieren Sie Ihr individuelles Umsatzrisiko!
Die alitiq-Engine…
… basiert auf Künstlicher Intelligenz
… wird mit Ihren standortspezifischen Daten intensiv trainiert
… nutzt das umfassende Vorhersage-Archiv von alitiq mit mehr als 5 Milliarden Prognosen
Die von alitiq implementierte Künstliche Intelligenz in Form rekurrenter neuronaler Netze ermittelt präzise den Zusammenhang zwischen Wetter und historischer Wärmelast.
Durch Einsatz aktueller Wettervorhersagen wird die Wärmelast präzise vorhergesagt. Dazu setzt alitiq auf einen Multi-Modell-Ansatz und nutzt eine Vielzahl von Wettermodellen.
Ihre Vorteile
1
Einsparung von CO2 und Erzeugungskosten
Pro 1.000 Haushalte sparen Sie mehr als 100 Tonnen CO2 und 700 MWh Gas pro Jahr
Bis zu 100.000 € Einsparung jährlich pro 1000 Haushalte
2
Höchste Prognosegüte durch KI-Einsatz und Multi‑Modell-Verfahren
Individuelle Prognose für Ihr Versorgungsgebiet
Erhebliche Reduktion Ihres Risikos
3
Einfache und schnelle Bereitstellung
20 Stunden weniger Personalaufwand pro Monat
Sehr schnelles Onboarding
Über alitiq
Umfassende Erfahrung in Meteorologie und Data Science befähigt uns, den Einfluss des Wetters auf individuelle Geschäftsprozesse zu berechnen. Dadurch machen wir den Prozess selbst vorhersagbar.
Die alitiq-Engine…
Die alitiq-Engine prognostiziert die Wärmelast stundengenau.
Prognosen von alitiq sind bis zu 40 Prozent genauer als der Marktstandard.
alitiq stellt die Prognosen mehrmals täglich Ihren Anforderungen entsprechend bereit.
So einfach gelangen die Prognosen zu Ihnen
Schritt 1
Initialer Datenaustausch
Schritt 2
Berechnung Ihres individuellen Modells mit der alitiq-Engine
Schritt 3
Bereitstellung Ihrer Prognosen via Web‑API
Sie haben Interesse?
Laden Sie unsere Fallstudie herunter
Die Fallstudie stellt kompakt dar, wie alitiq für einen Wärmenetzbetreiber die Wärmelastprognose mit Künstlicher Intelligenz verbessert.
Das sagen unsere Kunden
Portfoliomanagement der
Stadtwerke Augsburg (swa)
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