enercast stellt das Release 2025.02 seiner Prognoselösung für Wind- und Solarenergie und seiner Integrationsplattform für wetterbasierte künstliche Intelligenz vor.

Steigende Bedeutung von Eigenverbrauch bei PV

Photovoltaik-Anlagen werden immer häufiger mit Stromverbrauchern am selben Anschluss kombiniert, um durch Eigenverbrauch des lokal erzeugten Stroms den Netzbezug zu reduzieren. Die Art der Verbraucher kann dabei sehr unterschiedlich sein: So sind bei Wohngebäuden sehr häufig Batteriespeichersysteme anzutreffen, während gewerbliche PV-Anlagen oft mit Heiz- oder Kühlgeräten kombiniert werden. Ein hoher Eigenverbrauch führt dazu, dass die Prognose der Stromerzeugung immer weiter von der zu erwartenden Einspeisung abweicht.

Durch separate Prognose- und Zählerdatenströme für Erzeugung und Einspeisung kann der Unterschied im enercast Portal auf einen Blick erfasst werden.

Prognose für Solaranlagen mit Eigenverbrauch

Die Einspeiseprognose für solche Anlagen stellt aufgrund der vielfältigen Einflussfaktoren wie z.B. Betriebszeiten und Nutzerverhalten sowie der häufig mangelhaften Datenlage eine besondere Herausforderung dar. Um die Prognose für Solaranlagen mit Eigenverbrauch zu optimieren, bietet enercast 2025.02 jetzt spezielle Prognosemodelle. Für die Auswertung und das Training dieser Modelle können separate Zählerdatenströme zur Verfügung gestellt werden, wobei für die gewünschte Prognoseausgabe zwischen Erzeugung, Eigenverbrauch und Einspeisung gewählt werden kann.

Weitere Highlights aus enercast 2025.02

Darüber hinaus bietet enercast 2025.02 unter anderem verbesserte Perzentile für die Prognose, neue Werkzeuge für die gleichzeitige Zählerdatenbereinigung mehrerer Solar-Assets und eine verbesserte enercast SEF Smart Energy Prognose.

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