Gasnetzbetreiber unter Druck: Prognoseabweichungen kosten Zeit, Geld und Nerven
Unpräzise SLP-Prognosen? Das kann teuer werden! Klassische Modelle wie die geometrische Reihe basieren auf starren Temperaturreihen – und stoßen bei volatilem Wetter oder veränderten Verbrauchsmustern schnell an ihre Grenzen.
Die Folge: unausgeglichene Netzkonten und teure Abweichungen in der Mehr-/Mindermengenabrechnung.
GAT.Rhino setzt genau hier an: Mit KI-gestützten Algorithmen und aktuellen Netz- und Wetterdaten liefert die Software täglich präzise Gasprognosetemperaturen – dynamisch, transparent und zuverlässig.
Das Ergebnis:
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