Kosten Sparen mit einer genaueren SLP-Prognose. Hierbei macht die Berechnung der Allokationstemperatur einen maßgeblichen Teil der Prognose aus. Wir bieten dafür die durch die vantago GmbH entwickelte, 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.
GAT.Rhino basiert auf maschinellem Lernen. Die hohe Prognosequalität wird durch Berücksichtigung der verbrauchs- und witterungsspezifische Charakteristika sowie durch eine dynamische Anpassung an sich ändernde Netzeigenschaften erreicht.
Der zugrundeliegende Algorithmus hat drei wesentliche Bestandteile:
