La previsione meteorologica numerica utilizza equazioni e modelli matematici, atmosferici e oceanici per prevedere le condizioni meteo tramite simulazioni.
È in grado di offrire valutazioni più accurate e affidabili rispetto all’osservazione meteorologica tradizionale, che ha una portata nel breve termine, mentre nel lungo periodo risulta poco precisa benché costosa.
Per questo Hive Power, società attiva nella fornitura di soluzioni per le reti energetiche intelligenti, ha aggiunto alla propria piattaforma software un’applicazione previsionale che permette di ottimizzare il funzionamento degli impianti tagliando i costi, risparmiando energia e mettendo in campo interventi di manutenzione predittiva.
Un modulo previsionale basato sulla AI
Il modulo si chiama FLEXO Forecaster ed è un insieme di modelli di apprendimento automatico, addestrati e continuamente ri-informati da un ricco set di dati.
Imparando ciò che è accaduto in passato e utilizzando le informazioni disponibili per il futuro, l’applicativo è in grado di prevedere il consumo e la generazione futuri.
Ridurre il margine di incertezza
Quello meteorologico è, in effetti, uno dei maggiori fattori di incertezza nella produzione di energia da fonti rinnovabili e senza dubbio uno di quelli che preoccupano maggiormente le imprese, i privati e le pubbliche amministrazioni interessate a investire nell’autoproduzione, ma anche gli operatori su scala industriale.
Con la sua piattaforma SaaS e grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale, si legge nella nota informativa, Hive Power ottimizza la gestione dell’energia per tutti gli attori della catena del valore, dai grossisti ai distributori fino agli aggregatori di asset flessibili, tra cui anche la ricarica e le reti intelligenti per i veicoli elettrici.
Fondata nel 2017 in Svizzera, Hive Power nasce per guidare imprese e città verso un futuro energetico più sostenibile, basato sulle quattro D: decarbonizzazione, digitalizzazione, decentralizzazione e democratizzazione.
