Digitalisierung der Energiewende mit neuen Produkten
06.01.2023 / ID: 383523
Umwelt & Energie

"Mit unseren genauen Vorhersagemodellen werden wir in 2023 die Erkenntnisse aus unserer Forschung, die wir seit 2016 betreiben, der Wirtschaft gewinnbringend und kundenspezifisch zur Verfügung stellen. Dieses Wissen werden wir auch nutzen, um in weitere Märkte vorzustoßen und die Energiewende, aber auch andere Wirtschaftszweige mit unseren Produkten voranzubringen", so Sascha Bauer (CEO, 4cast). Seit September 2022 ist Sascha Bauer Geschäftsführer der 4cast und sorgt für die Transformation des Unternehmens.
Daten und lernende Algorithmen
Die hauseigenen Ertragsprognosemethoden basieren auf Machine Learning, lernenden Algorithmen - z. B. künstliche neuronale Netze - und numerischen Wetterdaten unterschiedlicher Quellen. Sie stellen zweifelsfreie Zusammenhänge zwischen Wetter, Standort und Leistung her - schnell, zuverlässig und präzise.
Zukunftssicher im wachsenden Markt
Um die Skalierbarkeit für steigende Kundenanfragen auch in Zukunft sicherzustellen, treibt das Unternehmen die Neustrukturierung und die Weiterentwicklung der Systeme voran. "Der Markt der Erneuerbaren wächst und wir gewinnen immer mehr Kunden aus der Energiewirtschaft, aber auch aus der Industrie", sagt Sascha Bauer und ergänzt: "Gerade haben wir einen Vertrag mit einem Aluminiumhersteller aus Bosnien-Herzegowina geschlossen. Die Produktion des Aluminiums speist das Unternehmen mit Energie aus eigenen Windparks. Mit unseren Vorhersagen kann der Strombedarf für die Herstellung einfacher und bedarfsgerecht reguliert werden. Die Einsatzmöglichkeiten unserer Prognosen sind sehr vielfältig, wie man sieht."
Über 4Cast GmbH & Co. KG
4cast treibt seit 2016 auf Machine Learning basierende Prognosemethoden für den Energiemarkt voran. Die Systeme setzen auf intelligente und adaptive Algorithmen und daraus resultierende individuelle Prognosemodelle. Ertragsvorhersagen unterstützen den nachhaltigen und marktoptimierten Handel mit Wind- und Solarenergie. Mittels aktueller und historischer Produktions- und Wetterdaten unterschiedlicher Quellen trainiert 4cast die hauseigenen Modelle für eine bisher unerreichte Präzision.
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