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Un modello basato sull'intelligenza artificiale utilizzato per simulare le possibili dipendenze e prevedere i cambiamenti del mercato e i risultati per i giorni successivi, al fine di ottimizzare l'utilizzo delle batterie e di altri asset del mercato energetico.
Le dipendenze nel settore energetico sono complesse e l'uomo non può fare previsioni affidabili senza strumenti efficienti. Pertanto, sono necessari strumenti IoT più automatizzati e ad autoapprendimento per aumentare l'accuratezza e l'efficienza complessiva del sistema.
Sono stati sviluppati strumenti di previsione automatizzati. La soluzione si basa sull'intelligenza artificiale che raccoglie automaticamente i dati tramite interfacce aperte da fonti di dati pubbliche. L'obiettivo è migliorare l'accuratezza delle previsioni per la partecipazione al mercato dell'energia e dell'elettricità. Per l'utente finale, i dati vengono raccolti quasi in tempo reale e i dati storici archiviati possono essere utilizzati per ottimizzare le operazioni della centrale elettrica virtuale (VPP).
Alla fine, la soluzione è stata implementata con successo in diverse località della Finlandia, con diversi edifici che partecipano al VPP, da Espoo alla Lapponia. I modelli di previsione operano in un ambiente virtuale, utilizzando soluzioni e centri dati basati su cloud.
