VTC Energy

V-Forecast ist eine Softwarelösung für die Vorhersage der Stromlast. Die Lösung ist ein selbstlernendes und selbstkalibrierendes System. Es basiert auf KI, maschinellem Lernen, statistischen Modellen und historischen Lastdaten, um automatisch genaue Stromlastprognosen zu erstellen. V-Forecast erkennt automatisch saisonale Schwankungen und kann auf der Grundlage historischer Lastdaten eine Multisaisonalität anwenden. V-Forecast ist leistungsstark und genau, aber dennoch einfach zu bedienen und schnell zu implementieren. Es kann innerhalb Stunden oder sogar Minuten in Betrieb genommen werden.

Wie funktioniert V-Forecast?

V-Forecast ist eine Softwarelösung für Stromlastprognosen. Diese Lösung erstellt automatisch genaue Stromlastprognosen auf der Grundlage von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, statistischen Modellen und historischen Lastdaten. Das System hat die Fähigkeit, selbst zu lernen und sich selbst zu kalibrieren. V-Forecast erkennt automatisch saisonale Schwankungen und kann auf der Grundlage historischer Lastdaten mehrere Saisonalitäten anwenden. Das System ist nicht nur leistungsstark und genau, sondern auch einfach und schnell zu bedienen. Es kann innerhalb von Stunden oder sogar Minuten in Betrieb genommen werden. Kunden können beliebig viele Anlagen definieren und Prognosen für jede Anlage erhalten. Es werden verschiedene Modelle trainiert, und für jede Anlage wird das am besten geeignete Modell gefunden. Anlagen können in Clustern zusammengefasst werden, und es können auch Prognosen für die Cluster erstellt werden. Kunden können Zeiträume, wie z. B. Wartungs- oder Urlaubszeiten, festlegen und Prognosen für Anlagen manuell eingeben. Prognosen für die Day-Ahead-Stromlast (48 Stunden) werden automatisch erstellt. Die Anlagendaten werden regelmäßig trainiert, und das beste Modell wird unter verschiedenen KI-, maschinellen Lern- und statistischen Modellen gefunden.

Merkmale

Properties Management

Management of Exceptional Times

Day-Ahead Forecast

Previous Period Forecast

Forecast Result Sharing

Integration of V-Sensor

Completion of Lacking Datas

Best Model Choice

Bei der Asset-Verwaltung können Kunden beliebig viele Assets definieren und erhalten Prognosen für jedes Asset, es werden verschiedene Modelle trainiert und das am besten geeignete Modell bestimmt. Mit Availability Management können Kunden Zeiträume wie Wartungen oder Feiertage definieren und Anlagenprognosen manuell eingeben. Day-Ahead Forecasting erstellt automatisch 48-Stunden-Prognosen für die Stromlast.

Mit Best Model Selection werden die Anlagendaten regelmäßig trainiert und das am besten geeignete Modell aus künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und statistischen Modellen ausgewählt. Mit Forecast Sharing können Prognosen für jede Anlage über API abgerufen oder per E-Mail, FTP, FTPS oder SFTP an Kunden gesendet werden.

Mit der Sharing-Konfiguration können Prognosen für jede Anlage geplant werden, Kunden können Zeiten für den Empfang von E-Mails oder Dateien festlegen. Mit der V-Sensor-Integration können V-Sensor-Assets einfach mit V-Forecast-Assets verknüpft werden, und die Asset-Historiendaten können kontinuierlich aktualisiert werden. Mit der Integration von automatischen Ablesesystemen können, wenn es sich bei der Anlage um einen Zähler handelt, die durchgeführten Daten abgerufen und für zukünftige Lastprognosen gespeichert werden. Mit der automatischen Datenerfassung werden Lastdaten, die mit V-Sensor und AMR-Integrationen realisiert wurden, kontinuierlich abgerufen und in Prognosen verwendet.

Wichtigste Vorteile

Für wen ist es geeignet?

Häufig gestellte Fragen

V-Forecast benötigt historische Stromlastdaten. Kunden sollen Stromverbrauchsdaten aus den vergangenen Jahren zur Verfügung stellen.

V-Forecast kann in ein paar Stunden oder sogar Minuten installiert werden. Mit einem einfachen Installationsprozess kann es schnell in Betrieb genommen werden.

V-Forecast bietet hohe Genauigkeitsraten unter Verwendung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und statistischen Modellen. Im Allgemeinen hängt die Genauigkeit der Vorhersagen von der Qualität der Kundendaten und den verwendeten Modellen ab.

V-Forecast wird mit kontinuierlich aktualisierten Daten trainiert und berücksichtigt das Feedback der Kunden. Darüber hinaus wird die Zuverlässigkeit durch die Verwendung verschiedener Modellauswahl- und Validierungstechniken sichergestellt.

V-Forecast stellt Prognosen über eine API zur Verfügung und kann je nach Kundenwunsch über verschiedene Kanäle wie E-Mail, FTP, FTPS oder SFTP verbreitet werden.

V-Forecast kann leicht integriert werden. Kunden können verschiedene Datenquellen wie V-Sensor und automatische Zählerablesesysteme integrieren.

Die Kosten für V-Forecast hängen von den Bedürfnissen der Nutzer und dem Umfang der Anwendung ab. Im Allgemeinen ist es eine wirtschaftliche Lösung mit geringen Installations- und Wartungskosten. Die Kunden bewerten die Kosten unter Berücksichtigung der Vorteile, die der Service mit sich bringt.

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