Hydroelectric Generation Forecast

A forecasting and simulation model helps anticipate hydroelectric generation, understand key drivers and improve energy trading decisions
Hydroelectric Generation Forecast
Forecast Accuracy
One-month error reduced to 2.31 GWh
4 GWh Improvement
Forecast error improved by 4 GWh
Scenario Analysis
Model variables used to simulate outcomes
Energy Trading Impact
€750K impact on energy purchase and sale
A forecasting model for smarter hydroelectric decisions
A forecasting model for smarter hydroelectric decisions
Hydroelectric forecasting: clearer drivers, scenarios and decisions
目的
Improve generation forecasting and simulation
機会
Use internal, external and weather-related data to support decisions
Forecasting with limited visibility

Prediction models lacked automation and diagnostic clarity

主な課題
Imprecise forecasts
Imprecise forecasts
Existing models were not accurate enough
Low automation
Low automation
Forecasting processes were poorly automated
Driver uncertainty
Driver uncertainty
Key generation drivers were not fully understood
Deviation diagnosis
Deviation diagnosis
Teams could not identify why deviations occurred
解決策

デジタルBDRモデルによる現場運用の変革

チェックアイコン
体系化されたBDRアクション

明確な業務内容・優先順位・進捗管理

チェックアイコン
パフォーマンス測定

定着・取引量・実行に関するKPI

チェックアイコン
デジタルツールの活用促進

アプリ・画像認識・タスクの検証

チェックアイコン
体系化された活用支援と統合サポートエコシステム

チャットボットとワークフローを活用したトレーニング、オンボーディング、および多層的なサポートにより、定着促進と拡張性の高い運用を実現します

影響
スケーラブルなデジタルビジネスの成長

グローバル運用全体における定着・実行・顧客体験の向上

ドラッグ