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Ogre.AI realisiert erhebliche Kosteneinsparungen für seine Kunden in der Energiebranche

Möglich gemacht durch die Integration und Nutzung der Meteomatics Wetter API

Alexander Stauch
Dr. Alexander Stauch
Head of Marketing

Ogre.ai nutzt die RESTful API von Meteomatics, um auf eine der umfangreichsten und genauesten Wetterdatenbanken der Welt zuzugreifen. Die Vorhersagen von Meteomatics sind mittlerweile eine Schlüsselkomponente in den ML- und KI-Prozessen von Ogre. Die Vorhersagedaten werden verwendet, um präzise Stromprognosen zu erstellen und die wichtigsten Herausforderungen von Energieunternehmen in verschiedenen Sektoren zu lösen.

Die genaue Vorhersage der Energieproduktion sowie der Nachfrage ist im Angesicht der volatilen Energiepreise von grosser Bedeutung.

Die Schwierigkeit, genaue Wettervorhersagen für Rumänien zu erhalten, hat im gesamten Energiesektor zu erheblichen Problemen geführt. Dies wurde durch die aktuelle Volatilität und den Anstieg der Energiepreise zusätzlich verschärft. Daher wird es immer wichtiger, dass der Markt die Schwankungen im Energienetz ausgleicht. Erzeuger, Versorger sowie Übertragungs- und Verteilungsbetreiber müssen die erzeugte, verbrauchte oder verloren gegangene Energie bei der Erbringung ihrer Dienstleistungen genau einschätzen, um sicherzustellen, dass die auf dem Ausgleichsmarkt anfallenden Strafzahlungen minimal sind.

Genaue Wettervorhersagen sind für die exakte Schätzung der Energienachfrage und -erzeugung von entscheidender Bedeutung.

Einige Kunden von Ogre, bspw. Eigentümer von Windparks, schätzten, dass sie aufgrund dieser schlechten Strom- und Wettervorhersagen mehr als 10 Millionen Euro pro Jahr verloren haben. Ein Kunde erwog sogar, seine Windparks aufgrund der hohen Ausgleichspreise für Energie zu schliessen. Ogre war jedoch in der Lage, diese Herausforderungen zu lösen, indem es die Wettervorhersagen von Meteomatics in seine eigenen ML- und KI-Modelle integriert hat.

Wie Ogre Meteomatics als den genauesten Anbieter von Wettervorhersagen identifizierte:

Die Auswahl genauer Wettervorhersagen war sehr wichtig, um sicherzustellen, dass Ogre.ai erfolgreich in den wettbewerbsintensiven Markt für Energievorhersagen eintreten kann. Daher führte das Unternehmen ein solides Benchmarking durch, das Prognosen von sieben führenden Wetterdienstleistern umfasste. Die Studie ergab, dass Meteomatics den relevantesten Service und die genauesten Vorhersagen für eine Reihe von Standorten in Osteuropa bietet.

Matei Stratan, CEO von Ogre.AI, sagt: "Die API von Meteomatics bietet uns Zugang zu allen Wetterdaten, die wir mit hoher Granularität benötigen (alle 5 - 15 Minuten). Wir benötigen häufig aktualisierte Daten, da sich die Marktbedingungen geändert haben und die Benachrichtigungen innerhalb des Stromsystems nun alle 15 Minuten erfolgen. Ausserdem konnten wir dank der Daten-Konnektoren von Meteomatics die Wetterdaten sehr schnell in unsere Software integrieren.

Wir sind sehr froh, dass wir uns für die Integration der API von Meteomatics entschieden haben, da sie die von uns angebotenen Dienstleistungen bereichert und uns hilft, unseren Kunden grössere finanzielle Einsparungen zu realisieren: Manchmal sparen sie jährlich Millionen von Euro. Je nach Art der Vorhersage können die Einsparungen bis zu 50 % betragen, wobei einige TSO und DSO Unternehmen durch die Nutzung der Dienste von Ogre bis zu 100 Mio. € pro Jahr einsparen.

Matei Stratan
Matei Stratan
CEO
Ogre.Ai
Wir sind sehr froh, dass wir uns für die Integration der API von Meteomatics entschieden haben, da sie die von uns angebotenen Dienstleistungen bereichert und uns hilft, unseren Kunden grössere finanzielle Einsparungen zu realisieren.

Ogre.ai plant, im Jahr 2022 spannende Entwicklungen für den Energiemarkt zu bringen:

"Ogre plant die einzelnen numerischen Wettervorhersagemodelle zu nutzen, die in der API von Meteomatics verfügbar sind, da diese eine nützliche Ergänzung zum Meteomatics-Mix darstellen. Da Ogre viele Tests mit verschiedenen Wettermodellen für seine KI-Maschine durchführt, bietet diese Vielzahl von Modellen eine sehr nützliche Grundlage für die Verfeinerung von Eingaben und Parameteraggregationen".

Ogre freut sich darauf, seinen Markt zu bereichern, indem es Unternehmen dabei hilft, genauere Vorhersagen zu treffen und insgesamt eine höhere Effizienz zu erreichen, sowohl in Bezug auf die Kosten als auch auf die operative Exzellenz. In Anbetracht der anhaltenden Volatilität der Energiepreise, der höheren Ausgleichskosten und des beschleunigten und regulierten Übergangs von fossilen Brennstoffen zu erneuerbaren Energien, werde möglichst exakte Vorhersagen definitiv eine der wichtigsten Dienstleistungen sein, die von den Energiemarktteilnehmern benötigt wird.

Die API von Meteomatics ist eine der umfangreichsten verfügbaren Wetter-APIs weltweit, die den Nutzern Zugang zu über 7 Petabyte an Daten mit globaler Abdeckung bietet. Alle Daten sind über einen einzigen RESTful-API-Endpunkt verfügbar, was die Nutzung vereinfacht und einen einheitlichen Zugangsmechanismus bietet. Kombiniert mit einer besseren Vorhersagequalität und einem "hervorragenden Kundenservice", wie Matei schwärmt, freut sich Ogre.AI, die Qualität der Meteomatics-API und den vom Team angebotenen Support auch in Zukunft rege zu nutzen.

Über ogre.AI

Ogre.ai wurde im Jahr 2020 gegründet. Das Unternehmen wurde von einem dreiköpfigen Team gegründet, das über einen soliden Hintergrund sowohl im Energiebereich als auch in der IT verfügt. Einer der Gründer ist Professor für maschinelles Lernen und Statistik an einer der weltweit führenden Universitäten (mit Sitz in Grossbritannien), während der Rest des Teams über eine beeindruckende Anzahl von Doktortiteln und weltweiten Preisen in Mathematik und Informatik verfügt.

Ogre.ai hat genaue und innovative Produkte zur Leistungsprognose auf den Markt gebracht und ist schnell gewachsen. Ogre.ai arbeitet bereits mit den meisten grossen Energieunternehmen in Rumänien zusammen und expandiert nun auch international. Der Schwerpunkt des Unternehmens liegt auf dem Angebot von Datenanalyselösungen, die einige der grössten Herausforderungen der Energieversorgungsbranche lösen, darunter genauere Solar- und Windprognosen, Erkennung von Verbrauchsanomalien, Bedarfs-/Lastprognosen, Prognosen für technische und nichttechnische Verluste, und vieles mehr.

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