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ERFOLGSGESCHICHTEN

Wetter-API unterstützt Künstliche Intelligenz bei Optimierung von Energieerzeugung und Energienetzen

Herausforderung

Der Energiebedarf und die Verfügbarkeit von erneuerbaren Energien ist in großem Maße wetterabhängig. Die Komplexität ergibt sich nicht nur aus unterschiedlichen Lokalisierungen von Verbrauchern und erneuerbaren Netzen, sondern auch aus der zunehmenden Eigenstromerzeugung bzw. der Elektromobilität, die sowohl die Energienetze als auch die Energieerzeuger immer stärker beeinflusst. 

Lösung

Die Meteomatics-Wetter API bietet optimale technische Möglichkeiten für die flexible Anbindung von Wetterdaten bei Prozessoptimierungen mit Künstlicher Intelligenz. Historische, aktuelle und prognostische Wetterdaten sind verbraucherscharf, also koordinatengenau in hoher Qualität verfügbar und verarbeitbar.

Ergebnis

Durch die Verwendung der flexiblen Wetter API ist es möglich, die Künstliche Intelligenz ifesca.AIVA der ifesca GmbH mit hoch aufgelösten und qualitativ hochwertigen Wetterdaten zu ergänzen, so dass Energieprognosen sowie Netzstabilität automatisiert deutlich verbessert werden kann.