Previsión de producción renovable
Los desvíos entre lo que se ofertó y lo que realmente se produce se pagan caros.
Cómo funciona
- 01Se combinan previsiones meteorológicas con el histórico de cada planta
- 02Un modelo prevé la producción hora a hora
- 03Se ajusta la oferta al mercado con su margen de confianza
- 04Se mide el error y el modelo se reentrena solo
Lo que ganas
Tecnología habitual
Python
Databricks
Azure Machine Learning
GrafanaElegimos la tecnología según lo que ya usas. Más detalle en nuestra página de tecnología y arquitectura.
Preguntas frecuentes
¿Funciona con las herramientas que ya uso?
En la mayoría de casos, sí. Lo habitual es montarlo con Python, Databricks, Azure Machine Learning y Grafana, pero adaptamos el flujo a los programas que ya tienes, ya sea por API, por conectores oficiales o por integración con bases de datos.
¿Cuánto se tarda en ponerlo en marcha?
Un flujo de nivel avanzado como este suele estar funcionando en 6 a 12 semanas, según las integraciones necesarias. Empezamos con un piloto en un entorno de pruebas y lo pasamos a producción cuando tu equipo lo ha validado.
¿Qué pasa con los datos?
Se quedan en Europa y, si lo prefieres, dentro de tu propia nube. Usamos servicios de IA empresariales que no entrenan con tus datos y firmamos contrato de tratamiento de datos.
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