Ausgeglichenes Netzkonto?
Das ist das Ergebnis einer optimierten SLP-Allokation. Hierbei macht die Berechnung der Allokationstemperatur einen maßgeblichen Teil der Prognose aus.
Wir bieten dafür unsere netzspezifische Gasprognosetemperatur “GAT.Rhino” an.
Ihr Einsatz ermöglicht in der SLP-Allokation eine Verbesserung der Genauigkeit in der täglichen Prognose um ca. 50 % gegenüber dem Standardverfahren, während gleichzeitig eine Steigerung der Genauigkeit in der jährlichen Bilanzierung um bis zu 80 % erzielt werden kann.
Wie funktioniert das?
GAT.Rhino basiert auf maschinellem Lernen. Die hohe Prognosequalität ergibt sich aus der Berücksichtigung verbrauchs- und witterungsspezifischer Charakteristika sowie aus der dynamischen Anpassung an sich verändernde Netzeigenschaften.
Erfahren Sie jetzt mehr hier.
