Anfang 2020 wandten sich die Bundesstaaten Uttar Pradesh und Bihar, die in einer Region mit extremen Sommern und Wintern liegen und eine der größten Verbraucherbasen Indiens haben, an Mercados EMI. Neben der Suche nach einer Lösung, die KI in den Vorhersageprozess einbezieht, wollten die Verantwortlichen alle Faktoren, die sich auf die Nachfrage auswirken, besser verstehen – nicht nur historische Daten.
Es stellt sich heraus, dass die Vorhersage des Energieverbrauchs viel mit dem Wetter zu tun hat.
„In unseren ausführlichen Gesprächen mit den Versorgungsunternehmen, die sich über sechs Monate erstreckten, stellte sich heraus, dass genaue Wetterdaten eine sehr wichtige Rolle bei der Vorhersage der Nachfrage spielen“, erinnert sich Herr Agarwal. Ausgestattet mit neuen Erkenntnissen entwickelte Mercados EMI eine KI-basierte Lösung für die Nachfrageprognose – jouleOS – auf der Grundlage von Umweltdatendiensten, die von The Weather Company, einem IBM Unternehmen, bezogen wurden. Die Technologie hilft Prognostikern, den Energiebedarf für den nächsten Tag vorherzusagen.
Die IBM Lösung wurde inzwischen erweitert. Jetzt können Unternehmen über die IBM Environmental Intelligence Suite auf Weather Data-APIs zugreifen, eine Suite von Anwendungen, die The Weather Company Data-APIs mit Geodatenanalysen, Dashboards zur Visualisierung und Warnfunktionen kombinieren sowie integrieren.
Um seine Prognoselösung aufzubauen, entwickelte Mercados EMI zunächst ein Modell, um die Nachfrage genau zu verstehen. Das Modell kombinierte die historischen Bedarfsdaten des Staates mit historischen Wettermusterdaten des Datenpakets von The Weather Company History on Demand.
„Die Bedarfsdaten der Vorjahre lagen uns bereits vor. Was wir brauchten, waren historische Wettermuster“, fügt Herr Agarwal hinzu. „Wenn beispielsweise die Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt 5.000 Megawatt beträgt, wie waren dann die Wetterparameter? Und wie veränderte sich die Nachfrage, als sich die Wetterparameter änderten?“
Um diese Fragen zu beantworten und letztendlich die Anforderungen der Regierung an die Datenauflösung zu erfüllen, setzte Mercados EMI die Vorhersage-Engines von The Weather Company Enhanced Forecast-Daten und die IBM Environmental Intelligence Suite-Plattform ein. „Bei Wetterdaten haben wir enorme Hilfe von IBM erhalten“, fügt Herr Agarwal hinzu. „Das Unternehmen lieferte uns nicht nur die Rendite in Bezug auf die Zeit – stündlich und in 15-Minuten-Schritten bis hin zu sieben Stunden –, sondern auch in einem geografischen Radius von 500 x 500 Metern.“ Die 15-Minuten-Vorhersagen stellen eine erhebliche Verbesserung dar: Bisher waren die Staaten auf Wetterdaten mit einem Zeitrahmen von drei Stunden aus öffentlich zugänglichen Open-Source-Datenbanken angewiesen.
Die Modelle in Kombination mit der von Mercados EMI entwickelten KI-Engine helfen den Verteilungsunternehmen, den Strombedarf einen Tag im Voraus besser vorherzusagen. Mercado EMI bietet seine jouleOS-Technologie jetzt im Rahmen seiner Lösungssuite „Power Portfolio Optimization“ an.
Heute verwenden die beiden Bundesstaaten Uttar Pradesh und Bihar das System, und Madhya Pradesh sowie ein Bundesstaat in Südindien werden bald folgen.