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A PROPOS
En tant que responsable de l’équilibre production/consommation dans un réseau intelligent ou une ville intelligente, vous avez besoin d’anticiper la charge et la production de vos moyens de production, afin de pouvoir déclencher des moyens de flexibilité quand cela est nécessaire. Vous devez donc prévoir les variations de production solaire et éolienne, ainsi que les habitudes de consommation.
Basés sur des observations météorologiques précises et des modèles météorologiques de pointe, et utilisant des techniques d’intelligence artificielle, les produits de prévision de Steadysun vous aident à anticiper la production d’électricité à partir d’énergies renouvelables ainsi que la charge d’électricité pour les minutes et/ou jours à venir. Ces produits, ainsi que des études, fusionnant savoir-faire et logiciels de simulation de haut niveau, représentent un portefeuille complet de produits et services pour les smart grids et les smart cities. Ils vous permettent de relever les défis liés à l’exploitation de votre réseau pour finalement maintenir la sécurité, la qualité et la fiabilité d’un approvisionnement durable en électricité au prix le plus abordable.
En tant qu’exploitant énergétique de réseaux intelligents ou de villes intelligentes, vous devez également dimensionner votre système, pour optimiser les coûts CAPEX/OPEX. Ce dimensionnement dépend fortement de la prévisibilité des énergies fatales.
À l’aide de simulateurs développés en collaboration avec le CEA-INES, l’Institut National de l’Énergie Solaire, et en utilisant nos connaissances sur la prévision météorologique, les études de dimensionnement de Steadysun peuvent répondre à votre problématique.
Parce que vous souhaitez favoriser l’autoconsommation ou parce que vous devez gérer un micro-réseau.
AVANTAGES
Pour planifier la production à partir des énergies renouvelables et des moyens conventionnels pour les jours à venir et assurer l’équilibrage du système électrique.
En anticipant la variabilité à court terme de la production solaire PV ainsi que la réduction des coûts de gestion du réseau.
En anticipant la prévisibilité des énergies fatales, et en utilisant un simulateur de système énergétique de haut niveau.