AleaPlan

Una solución para la obtención de previsiones de demanda energética a largo plazo.

• Permite obtener previsión de demanda mensual con horizonte de hasta 15 años.
• Permite obtener distintos tipos de previsiones:
  • Previsión de demanda mensual.
  • Previsión de potencia horaria máxima y mínima mensual.
• El tipo de previsión puede ser: demanda nacional, regional, por tipología del consumidor (industrial o doméstico), etc …
• Tiene en cuenta las variables explicativas que inciden sobre la demanda energética, aspectos como la tendencia sectorial, indicadores socio-económicos, climatología y estacionalidad
• La solución se instala a tu medida, de acuerdo a las necesidades específicas que nos plantees.
• Una vez que los modelos de previsión han sido desarrollados por nuestros especialistas, la solución funciona automáticamente:
  • La solución se alimenta automáticamente con los datos necesarios, a partir de las fuentes internas o externas de actualización.
  • Gracias a un esquema adaptativo que actualiza los parámetros de los modelos de forma continua, la aplicación puede ser utilizada por un usuario sin amplios conocimientos estadísticos.
• Ayuda a la toma de decisiones, gracias a herramientas específicas para analizar la variabilidad de las previsiones:
  • Incorpora una funcionalidad de escenarios socio-económicos y de temperatura.
  • Permite obtener un intervalo de confianza asociado a la previsión, que permiten conocer previsiones complementarias con menos probabilidad de ocurrir, pero a tener en cuenta para la toma de decisiones.
  • Dispone de herramientas de análisis de sensibilidad de la demanda respecto a la temperatura.
  • Permite realizar análisis de sensibilidad de la demanda ante la actividad económica.
• La solución brinda información útil para el usuario:
  • Permite visualizar los datos involucrados en la previsión, para comprender el proceso.
  • Incorpora una función de reporting con información relativa a los resultados de previsión.
  • Permite realizar previsiones de fechas anteriores con temperaturas reales o previstas, con el fin de comprobar el efecto de la previsión de la temperatura sobre la previsión de demanda.