Il sistema elettrico si trova ad affrontare sfide senza precedenti per via della sempre crescente penetrazione di fonti energetiche intermittenti, distribuite e difficili da prevedere. Di fronte a queste sfide gli approcci tradizionali di analisi dei dati, basati sulle comuni tecniche di Machine Learning, non riescono a offrire soluzioni adeguate.
La soluzione innovativa offerta da HELIOSWITCH si fonda sull’utilizzo di metodi di simulazione sviluppati nel campo della Fisica dei reattori nucleari.
HELIOSWITCH offre diversi servizi erogati come Software as a Service (SaaS) ai vari attori del mercato elettrico attraverso un’unica piattaforma cloud che integrerà:
– utilizzo di previsioni meteo probabilistiche ENSEMBLE forecast e analisi di dati storici, per la previsione di produzioni e di consumo elettrico, con Uncertainty Quantification
– utilizzo di reti neurali bayesiane per la previsione probabilistica dello sbilanciamento zonale elettrico
– ottimizzazione Monte Carlo della programmazione oraria di tutte le risorse di flessibilità, inglobando le correlazioni tra le diverse sessioni dei mercati elettrici.
Oltre al servizio di dispacciamento ottimo con il quale HELIOSWITCH si propone di supportare gli aggregatori (o Balancing Service Providers) per operare sulle diverse sessioni dei mercati, un altro servizio si rivolge a Balancing Responsible Parties (o utility/energy provider) nella previsione dei consumi elettrici. Un errore nella previsione dei consumi elettrici dei propri clienti si traduce, infatti, in un aggravio di costo pari agli oneri di sbilanciamento. La soluzione proposta da HELIOSWITCH, mira a supportare piccole e grandi utility nel migliorare le previsioni dei propri clienti (POD per POD), anche sfruttando le nuove potenzialità dei contatori 2G.
