Prognosen

CEEX bietet eine Reihe von spezialisierten, KI-gestützten Prognosen, die gezielt auf die Anforderungen moderner Stromnetze und die Herausforderungen der Energiewende zugeschnitten sind. Jede Prognose ist darauf ausgelegt, spezifische Aspekte des Netzmanagements zu optimieren und somit zur Stabilität, Effizienz und Flexibilität des Netzes beizutragen.

Die Technologie hinter Flex Grid

1. Lastprognosen (Verbrauchsprognosen)

Die Lastprognosen von CEEX liefern präzise Vorhersagen für den zukünftigen Energiebedarf, sowohl kurz- als auch langfristig. Sie ermöglichen es Netzbetreibern, Verbrauchsmuster zu erkennen, Lastspitzen zu planen und eine stabile Energieversorgung sicherzustellen. Diese Prognosen basieren auf einer Vielzahl von Faktoren wie historischen Verbrauchsdaten, Wetterdaten und Marktentwicklungen.

Nutzen: Diese Prognosen unterstützen eine effiziente Netzsteuerung und helfen, Engpässe durch gezieltes Lastmanagement zu vermeiden.

2. PV-Prognosen

Solarenergie ist stark von Wetterbedingungen abhängig. CEEX hat deshalb spezialisierte PV-Prognosen entwickelt, die auf präzisen Wetter- und Satellitendaten basieren. Diese Modelle berechnen die erwartete Einspeisung aus Photovoltaikanlagen und bieten dabei eine hohe Genauigkeit, selbst bei schwankenden Wetterbedingungen. Für die PV-Prognosen werden Daten wie Wolkenabdeckung, Sonneneinstrahlung und Temperatur integriert.

Nutzen: Die PV-Prognosen ermöglichen eine präzise Integration von Solarenergie ins Netz und helfen, die Volatilität erneuerbarer Energien besser zu managen.

3. Netzengpass- und Spannungsprognosen

CEEX bietet spezielle Prognosen, um potenzielle Netzengpässe und Spannungsprobleme frühzeitig zu erkennen. Diese Modelle analysieren die Netzbelastung und nutzen probabilistische Methoden, um vorherzusagen, wann und wo das Netz an seine Kapazitätsgrenzen stösst. Diese Prognosen sind besonders wertvoll für die Planung und das Management dezentraler Flexibilitäten.

Nutzen: Netzengpässe können proaktiv vermieden werden, was die Stabilität und Effizienz des gesamten Netzbetriebs deutlich verbessert.

Innovative Methoden:
Semitemporale, Hierarchische und Probabilistische Forecasting-Modelle

Die Prognosen von CEEX nutzen fortschrittliche Methoden, um die Prognosegenauigkeit weiter zu optimieren:

Semitemporale Modelle

ermöglichen Vorhersagen auf unterschiedlichen Zeithorizonten, was sowohl den kurzfristigen Betrieb als auch langfristige Planungen unterstützt.

Hierarchische Modelle

bieten eine flexible Skalierbarkeit und lassen sich für verschiedene Netzebenen anwenden – vom lokalen bis zum übergeordneten Netz.

Probabilistische Modelle

liefern eine Bandbreite möglicher Szenarien mit Wahrscheinlichkeiten, sodass Netzbetreiber fundierte Entscheidungen treffen können, basierend auf realistischen Risikoanalysen.