Was es tut
GridCast prognostiziert den Strombedarf jedes Standorts 48 Stunden im Voraus und sagt dazu, wie sicher es ist: Quantil-Ausgaben für jeden 15-Minuten-Schritt geben dem Dispatch-Team ein Band statt einer Linie, gegen das Reserven geplant werden können. Ein nächtlicher Job trainiert das Modell neu, prüft es im Backtest und befördert eine neue Version nur, wenn rollierender Fehler und Intervallabdeckung die aktuelle schlagen.
Was Sie bekommen
- Den Trainings- und Serving-Stack des Temporal Fusion Transformers mit Anbindung für 15-Minuten-SCADA-Messwerte, Wetterprognosen und Day-Ahead-Preise.
- Das Dispatch-Dashboard mit Prognosen je Standort, Unsicherheitsbändern, Anomalie-Meldungen und Attention-basierten Erklärungen.
- Die nächtliche Nachtrainings- und Backtesting-Pipeline samt Beförderungsregel und Bericht.
- API, CSV-Export, Dokumentation, einen Onboarding-Termin und den direkten Draht zu den Entwicklern.
Betrieb und Lizenz
Prognosen für 14 Standorte und 96 Horizonte dauern auf einer CPU unter zwei Sekunden – eine GPU ist nicht nötig. Die Einmallizenz ist unbefristet, läuft in Ihrer Infrastruktur und enthält zwölf Monate Updates; das Abonnement ergänzt überwachtes nächtliches Nachtraining und ist monatlich kündbar. Lizenziert nach Standort-Stufe.
Im Produktivbetrieb bewährt
Beim regionalen Netzbetreiber, für den es gebaut wurde, erreicht das Modell im Mittel 2,8 % MAPE auf 24 Stunden gegenüber 7,4 % der bisherigen saisonalen Referenz, mit einem 90-%-Intervall, das 91,3 % der Messwerte abdeckt. Die verlinkte Fallstudie hat die Details.