AleaSoft ofrece servicios para las previsiones de demanda de electricidad y gas. AleaSoft ha desarrollado una metodología para las previsiones de energía que es única, garantizando el más alto grado de precisión y que combina técnicas estadísticas y de inteligencia artificial.
AleaSoft es líder en el campo de las previsiones de demanda de energía, principalmente de electricidad y gas. Los servicios para las previsiones de demanda de AleaSoft están disponibles para el corto, medio y largo plazo. AleaSoft suministra previsiones de demanda de energía para la mayoría de los mercados europeos.
Entre los principales clientes se encuentran Operadores de Sistemas de Transmisión, Utilities, comercializadoras y distribuidoras.
AleaSoft ofrece los siguientes productos y servicios en las previsiones de energías renovables y demanda de energía:
Las previsiones de demanda de energía a corto plazo de AleaSoft tienen un horizonte de 10 días con un intervalo horario. Las previsiones se ofrecen en formato producto y en formato servicio.
El formato producto consiste en la instalación de una aplicación que funciona automáticamente, tanto para la actualización de los datos como para la obtención de las previsiones.
El formato servicio consiste en el envío diario de las previsiones actualizadas de la demanda y de las principales variables explicativas.
Las principales variables explicativas utilizadas en las previsiones de demanda a corto plazo son los datos climatológicos, como la temperatura y la sensación térmica, y la laboralidad.
Las previsiones de demanda de energía a medio plazo de AleaSoft tienen un horizonte de hasta 3 años con un intervalo horario. Las previsiones se ofrecen en formato producto y en formato servicio.
El formato producto consiste en la instalación de una aplicación que funciona automáticamente, tanto para la actualización de los datos como para la obtención de las previsiones.
El formato servicio consiste en el envío quincenal o mensual de las previsiones actualizadas de la demanda.
Las principales variables explicativas utilizadas en las previsiones de demanda a medio plazo son los datos climatológicos, como la temperatura, indicadores económicos como el crecimiento económico (PIB) y la actividad industrial (IPI), y la laboralidad.
Las previsiones de demanda de energía a largo plazo de AleaSoft tienen un horizonte de hasta 20 años con un intervalo mensual o anual. AleaSoft ofrece distintos tipos de previsiones de demanda de energía a largo plazo: demanda total, demanda horaria mínima y máxima del mes o año y demanda en alta y baja tensión. Las previsiones se ofrecen en formato producto y en formato servicio.
El formato producto consiste en la instalación de una aplicación que funciona automáticamente, tanto para la actualización de los datos como para la obtención de las previsiones. La aplicación incluye herramientas para la obtención de las bandas de confianza, para la definición de escenarios de temperatura y socioeconómicos y para el análisis de la sensibilidad de la demanda respecto a la temperatura y la evolución económica.
El formato servicio consiste en el envío de las previsiones de la demanda y de las principales variables explicativas. El servicio puede incluir además el envío de las bandas de confianza de la previsión.
Las principales variables explicativas utilizadas en las previsiones de demanda a largo plazo son los datos climatológicos, como la temperatura, indicadores económicos como el crecimiento económico (PIB) y la actividad industrial (IPI), la evolución demográfica (población) y la laboralidad. Además, las previsiones tienen en cuenta los escenarios de difusión de nuevas y existentes tecnologías como los vehículos eléctricos, las baterías, el autoconsumo, entre otros y su impacto en el volumen de la demanda.
AleaRetail es una solución de Aleasoft para la generación de previsiones de demanda de la cartera de puntos de suministro a corto plazo y medio plazo. Las previsiones tienen un intervalo horario y un horizonte de hasta 7 días en el corto plazo y de hasta 1 año en el medio plazo. La solución genera previsiones de cada punto de suministro, de los totales por tarifa, de los totales por cartera y del total general.
AleaRetail incluye los procesos automáticos de importación de datos, los cuales detectan los puntos de suministro que son dados de alta o baja, además de los procesos de generación de previsiones y los de exportación de los resultados.
Las previsiones se realizan utilizando el modelo AleaModel o el modelo BOE, en dependencia de con cuál se obtengan los mejores resultados.
El modelo AleaModel utiliza como variable explicativa la laboralidad. En el medio plazo además utiliza la temperatura e indicadores económicos como el crecimiento económico (PIB) y la actividad industrial (IPI).
Con el modelo BOE se realizan los cálculos del perfilado tal y como está indicado en el BOE.
