Stadtwerke München
Entwicklung eines Predictive-Analytics-Systems zur Vorhersage des Energieverbrauchs und Optimierung der Lastverteilung im Münchner Stromnetz.
Stadtwerke München — Stadtwerke München GmbH, 2024
Projektbeschreibung
Die Stadtwerke München benötigten ein intelligentes System zur präzisen Vorhersage des Energieverbrauchs im städtischen Stromnetz. Bisherige Prognosemodelle basierten auf einfachen statistischen Methoden und erreichten keine ausreichende Genauigkeit.
Unser Team entwickelte ein Machine-Learning-basiertes Prognosesystem, das historische Verbrauchsdaten, Wetterdaten, Veranstaltungskalender und soziodemografische Faktoren kombiniert. Die Lösung nutzt Ensemble-Methoden aus Gradient Boosting und neuronalen Netzen.
Das System erreicht eine Prognosegenauigkeit von 96,3% für den Tagesverbrauch und ermöglicht den Stadtwerken eine deutlich effizientere Lastverteilung. Die jährlichen Einsparungen durch optimierte Energiebeschaffung belaufen sich auf über 2,3 Millionen Euro.
Ergebnisse
96,3% Prognosegenauigkeit
2,3 Mio. EUR jährliche Einsparungen
Reduktion von Lastspitzen um 18%
Automatisierte tägliche Prognosen
Projektdaten
- Kunde
- Stadtwerke München GmbH
- Zeitraum
- 10 Monate
- Teamgröße
- 6 Berater
- Kategorie
- Predictive Analytics
Technologien
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