Bereits acht Energieversorger haben sich für das Modul «Zeitreihen» entschieden, und die Feedbacks sind ausnahmslos sehr gut. Vielen weiteren Interessenten haben wir das Modul präsentiert – alle sind begeistert von der Bedienung und der nahtlosen Integration in innosolvenergy. Wir wissen nun mit Sicherheit: Das neue Modul verschafft Energieversorgern den versprochenen Nutzen. Profitieren auch Sie davon!
Was leistet «Zeitreihen»?
Mit diesem Modul führen und archivieren Sie alle Ihre Messwerte in innosolvenergy. Zum Beispiel: Sie erledigen die Netzbilanzierung, Sie tauschen Messdaten mit Marktpartnern aus (SDAT), und Sie können die Zusammenschlüsse zum Eigenverbrauch (ZEV) exakt abrechnen.
Lange Verarbeitungszeiten? Sind Vergangenheit. Das Programm erkennt, wann eine Aufgabe ansteht, und erledigt sie schnell und sorgfältig. Am Ende liefert es zudem die Verbrauchswerte für die Abrechnung.
Blick in die Zukunft
innosolvenergy kann Zeitreihen sogar vorausbestimmen, auf Basis historischer Daten. Dabei unterscheidet das Programm zwischen Langfrist-Prognose (mehrere Jahre) und Kurzfrist-Prognose (wenige Tage).
Mit den prognostizierten Werten lässt sich die Beschaffung optimieren, und Sie können die Ausgleichsenergie minimal halten. Auch die erwartete Einspeisung aus erneuerbaren Energien lässt sich berechnen (Photovoltaik, Wind). Fachspezialisten können die Prognose mühelos steuern. Bei Bedarf berücksichtigt das Programm dann auch Einflussfaktoren wie Temperatur oder Globalstrahlung. Die Bediendung ist sehr einfach – Sie brauchen keine Spezialkenntnisse.
Bei der Kurzzeit-Prognose unterstützt innosolvenergy Sie mit bewährten Verfahren. Etwa:
- Holt and Winters: Künftige Werte werden auch von den vergangenen Werten beeinflusst – das ist der Ansatz des Verfahrens. Der Einfluss wird dabei immer schwächer, je weiter der Wert zurückliegt. Die Zeitreihenwerte lassen sich mit einem Glättungsfaktor gewichten. Auf diese Weise fallen starke Ausschläge einzelner Werte der Vergangenheit weniger ist Gewicht.
- Regression: Die Methode kombiniert vergangene Werte mit Einflussfaktoren aus der Zukunft. Basis des Verfahrens sind zum Beispiel gemessene Werte in kWh. Unter Einbezug einer oder mehrerer Einflussgrössen, etwa der erwarteten Temperatur in Grad Celsius, überträgt das Programm die Werte in die Zukunft.
- ARIMA: Dieses Verfahren ist, einfach gesagt, eine Spezialisierung der Regression. Allerdings ist die Berechnung mathematisch um einiges komplexer. ARIMA nutzt nicht nur die vorangegangenen Ereignisse für die Vorhersagen – selbst die früheren Fehler bei einer Schätzung oder Vorhersage fliessen in die Berechnung des nächsten Werts einer Zeitreihe ein.
Bei der Langzeit-Prognose berechnet innosolvenergy den Einfluss bestimmter erwarteter Grössen auf die Beschaffung. Ausserdem ist diese Prognose eine Grundlage für massgeschneiderte Angebote an potenzielle Kunden.
Die künftigen Werte berechnet das Programm auf Basis eines Zeitabschnittes aus dem vergangenen Jahr. Zum Beispiel werden Tageswerte eins zu eins aus dem Vorjahr übernommen. Oder das System nutzt den Mittelwert in einem bestimmten Zeitabschnitt, etwa die Werte aller Montage des gleichen Monats im Vorjahr. Das Programm berücksichtigt dabei die Tagesverschiebung zwischen den Jahren sowie die Feiertage. Und selbstverständlich kann es auch die entsprechenden Wochen, Monate oder ganze Jahre miteinander zum Vergleich heranziehen.
Diese neuen Funktionen haben wir letztes Jahr mit dem Service Pack 4 zu Release 2020 ausgeliefert.
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