Echtzeit Fahrplanmanagement

Neuronale Netze

Nichtlineare Optimierung

EEX, Spotmarkt und Direktvermarktung

 
 

Risiko durch erneuerbare Energien?

Mehr Netzeinspeisung an erneuerbaren, schwer prognostizierbaren Energien bedeutet zunächst ein größeres Planungsrisiko. Sowohl beim Stromeinspeisemanagement auf Seiten des Netzes, als auch beim Fahrplanmanagement aus bilanzieller Sicht. Diesem ökonomischen Risiko tritt Consolinno mit der eigenen Schwarmintelligenz für regelbare Erzeuger und Verbraucher entschlossen entgegen – dies führt zu einer sinnvollen Verteilung Ihrer Energiemengen. Damit kann Ihr Unternehmen die Integration erneuerbarer Energien kostenoptimiert und wirtschaftlich realisieren.

Die Algorithmen sind da. Lasst uns steuern!

Fahrplanmanagement und Steuerung von Erzeugungsanlagen sind so alt wie die Stromerzeugung selbst. Mit den leafboxes aber steuern Sie vollautomatisiert Ihren ganzen Anlagenpool koordiniert in Echtzeit.
Sie fahren damit Day-Ahead-Preis optimierte Fahrpläne, welche alle von Ihnen vorgegebenen Randbedingungen realisieren, wie zum Beispiel Hocheffizienz im Nahwärmenetz oder maximale Autarkie im Arealnetz.
Durch die Echtzeitfähigkeit der Optimierung minimieren Sie außerdem eventuelle Lastpeaks und regeln ihr Portfolio selbst durch Echtzeit-Fahrplan-Management.
 
 

Energiewende
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Heißt aktiv das Risiko der Prognoseabweichungen zu kontrollieren

 
 

Ihr Mehrwert

Bilanzkreisverantwortliche

  • Echtzeit Minimierung von Ausgleichsenergien
  • Risikominimierung auf Portfolioebene
  • Planungssicherheit auf Portfolioebene
  • Bedarfsorientierte Einspeiseplanung Day-Ahead zur Gewinnmaximierung an der Börse

(Areal-)Netzbetreiber

  • Reduzierung der Netzspitzenlast durch Laststeuerung
  • Planungssicherheit auf Netznutzungsebene

Anlagenbetreiber

  • Mehrerlöse durch bedarfsorientierte Einspeisung
  • Optimierte Modellierung der Anlagen und Randbedingungen durch Datenanalyse
  • Automatisierte Fahrplanerstellung Day-Ahead
 
 

Produkte

  1. C. SmartVis + leafbox
    Erfassung und Visualisierung aller Energiedaten
  2. C. SmartVis Control + leafbox
    Echtzeitüberwachung und Analyse
  3. C. SmartVis + leafbox
    Echtzeitüberwachung und -analyse komplexer Energiesysteme
  4. C. FORECAST + leafbox
    Lernfähige und kontinuierliche Prognose von Energiebedarf und -erzeugung
  5. C. OPTIMIZATION + leafbox
    Echtzeitbasierte Optimierung und Steuerung des Energiesystems
  6. C. PEAK SHAVING + leafbox
    Vorausschauendes Lastspitzenmanagement unter Einsatz flexibler Erzeuger und Verbraucher
  7. C. STORAGE Mangement + leafbox
    Intelligenter Einsatz von Batteriespeichern im Energiesystem