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umgehen mit Unsicherheiten: Wer HIRO Insights in Echtzeit bei der Entscheidung im Wasserkraftbetrieb

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Wenn wir eine Zukunft in Visier betrachten, wird die Stromversorgung durch die Wasserkraft gesteuert. Suchen Sie nach Vermögensverwaltern im Wasserkraftbereich nach Optionen, um die bestehende Flexibilität auf Day-Ahead- und Intraday-Märkten zu maximieren und zu nutzen.

Es ist an der Zeit und schneller, die traditionellen Wassermanagementmodelle zu ersetzen. Wahrscheinlich verwenden Sie noch keine heuristischen Algorithmen in Ihrer Produktionsplanung, da sie schwieriger zu erstellen sind und an die Feinheiten der Wasserkraftplanung angepasst sind, aber zweifellos schneller. HIRO — Heuristic Integrated Robust Optimization ist das Ergebnis von 7 Jahren Leidenschaft und Expertise unserer Teams, kombiniert mit den neuesten Heuristiken und robusten Optimierungstechnologien.

HIRO und schwarze Schwäne — Bereit für das Unbekannte

Unser Modell ermöglicht es Betreibern, Energie gemäß den Netzanforderungen in Echtzeit zu speichern und abzuleiten und dabei alle erwarteten und unerwarteten Einschränkungen zu berücksichtigen. In diesem Bereich der Ungewissheit wirklich geniale heuristische Modelle wie HIRO. Dieser mächtige Entscheidungsrahmen ist nicht nur ein Ereignis, das erwartet wird, sondern liefert uns auch ein Unbekanntes — die berüchtigten „schwarzen Schwäne“. Im aktuellen globalen Klima geht es nicht mehr darum, ob ein schwarzer Schwan auf uns zukommt, sondern vielmehr, wann er zuschlagen wird. Benutze HIRO also, um diese Ereignisse zu kontrollieren:

Spiele das lange Spiel

Einmalige Ereignisse sind zwar von großer Bedeutung, sollten aber nicht den Erfolg oder Misserfolg unserer Wasserkraftproduktion bestimmen. Stattdessen ist es möglich, langfristig zu optimieren und zu planen, die sie von anderen unterscheidet. Unserer Erfahrung nach sind Vermögensverwalter, die den langfristigen Optimierungsbedarf vor kurzfristigen Gewinnen einräumen, besser gerüstet, um einzelne Ereignisse wie schwarze Schwäne zu überwinden, ohne ihre übergeordneten Ziele zu gefährden. Heuristische Modelle können so konzipiert werden, dass sie langfristige Ziele vor kurzfristigen Änderungen, so gut wie die Idee, Black-Swan-Ereignisse, also ohne übergeordnete Ziele, verfolgen.

Bleib auf Trab

HIRO-Heuristikmodelle sind oft anpassungsfähig und flexibler, sodass sie sich schnell anpassen können, wenn sie mit ungewöhnlichen Vorkommnissen konfrontiert werden. Sie können ihre Entscheidungsregeln an die aktuelle Situation anpassen, sodass sie angesichts unvorhergesehener Umstände robuster sind.

Sie verlassen sich nicht auf die Vergangenheit

Traditionelle Modelle stützen sich stark auf Wahrscheinlichkeiten und historische Daten, indem sie davon ausgehen, dass zukünftige Ereignisse auf vergangene Muster folgen. Black Swan-Events widersetzen sich definitionsgemäß historischen Mustern, wodurch Models bei der Bewältigung solcher Extremereignisse weniger effektiv sind. Im Gegensatz dazu bieten heuristische Modelle einen non-probabilistischen Ansatz und treffen Entscheidungen auf der Grundlage der aktuell verfügbaren Informationen und Expertenmeinungen.

Enge Links umgehen

In realen Szenarien sind fehlende Daten keine Seltenheit, weshalb herkömmliche Modelle anfälliger für Leistungsprobleme sind. Heuristische Modelle können auch verfügbare Daten effizient nutzen und Entscheidungen fundiert werden, auch wenn keine vollständigen Informationen verfügbar sind. Das ist wichtig, um eine Strategie zu haben, um den kontinuierlichen Wandel des Energiebedarfs von schwankenden Wasserständen aus zu bewältigen und erfolgreich zu sein.

Heuristische Modelle sind in der Lage, Strategien zur Erzeugung von Wasserkraft unter Verwendung einer Reihe von Variablen und Unsicherheit zu entwickeln.

Zu den speziellen Einheiten der Leistungsleistung gehören einige unveränderliche Daten, darunter z. B. der Wirkungsgrad der Turbinen, die Größe von Reservoirs, einige Betriebsbeschränkungen und spezifische Umweltauflagen. Dies sind die Voraussetzungen für die verfügbare Flexibilität Ihrer Wasserkraftanlage.

Die beiden wichtigsten Quellen variabler Daten, die für die Produktionsplanung gelten, sind Marktpreise und erwarteter Durchfluss, gefolgt von zugriffsabhängigen Umgebungs- und Betriebsbeschränkungen. Jeder Vermögensverwalter muss je nach Topologie und mittel- und langfristiger Planung verschiedene Kennzahlen priorisieren.

Die gute Nachricht ist, dass heuristische Algorithmen so konzipiert werden können, dass sie genau auf alle Anforderungen zugeschnitten sind, während herkömmliche Standardlösungen nur eine begrenzte Flexibilität aufweisen.

HIRO — Heuristische, integrierte, robuste Optimierung

Wie der Name schon sagt, ist HIRO eher als ein an Wasserkraft angepasstes heuristisches Modell.

HIRO verwendete eine integriert Vorgehensweise für den Betrieb von Wasserkraftwerken, wenn alle Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, für die Berechnung zur Verfügung stehen und verwendet werden: Daten über Wetter, Wasserflächen, aktuelle Marktpreise, Turbineneffizienz, Umweltauflagen und vieles mehr. Je besser die Daten, desto genauer wird die Arbeit von HIRO sein. Ein Beispiel ist unser Strömungsprognose. Hier nutze maschinelles Lernen, um anhand der Wetterdaten eine möglichst genaue Schätzung zu erstellen. Unsere Prognose ist um durchschnittlich 60% besser als eine naive Prognose, was für ROR-Motoren von entscheidender Bedeutung ist.

Mit diesen Daten berechnet HIRO in Echtzeit Wasserwert Berechnungen, die den Betrieb durch echte Einblicke vorantreiben können. Thin ist HYDROGRID Insight schneller und benutzerfreundlicher, liefert aber auch zuverlässige Ergebnisse sowohl für Wasser- als auch Energiesysteme.

Wir haben viel nachgedacht und viel Mühe in die Entwicklung von HIRO gesteckt robust durch Minimierung von Zeit und Komplexität, um eine echte Reaktion in Echtzeit zu erreichen. Da sind wir sicher, dass wir zwischen Zeit und Genauigkeit optimieren, dass Sie keinen Tag zu spät brauchen; Sie benötigen innerhalb weniger Minuten ausreichend gute Einschätzungen.

Wir stellen alle Berechnungen nach dem gleichen Algorithmus zur Verfügung, wir ermöglichen Ihnen optimieren Sie vergleichen alle Parameter miteinander und priorisieren die Metriken, die für Sie wichtig sind. Mit HYDROGRID Insight können Sie jetzt automatisch das beste Szenario für Ihre Prioritäten erreichen, das immer vollständig anpassbar und editierbar bleibt.

HIRO stellt sicher, dass wir jedes Mal das Beste aus jedem Tropfen herausholen. Es ist an der Zeit, mit HIRO das immense Potenzial der Wasserkraft auszuschöpfen und Wellen in erneuerbare Energiewellen umzuwandeln.

Sorgen Sie mit HYDROGRID INSIGHT dafür, dass jeder Tropfen Wasser zählt!

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Autor
Ciro Tarent
Leiter Optimierung und maschinelles Lernen, HYDROGRID
Linkedin

Ciro Taranto ist der Leiter für Optimierung und maschinelles Lernen bei HYDROGRID, bekannt für seine Leidenschaft für Zahlen und die Übersetzung realer Probleme in mathematische Modelle und Code. Mit seiner Expertise in den Bereichen maschinelles Lernen und KI verfügt er über analytische Präzision und einen pragmatischen Lösungsansatz. Ciro ist ein engagierter Python-Entwickler, wissenschaftlicher Kommunikator und Teamplayer, angetrieben von Neugier und Entschlossenheit.