La plateforme Predict+, qui gère plus de 140 000 compteurs dans le monde, améliore l’ensemble de ses fonctionnalités avancées pour offrir aux services publics d’Europe et d’Amérique du Nord des prévisions de consommation d’énergie et de production basées sur l’apprentissage automatique.

Tigo Energy, Inc. (NASDAQ: TYGO) (« Tigo »), l’un des principaux fournisseurs de solutions logicielles solaires et énergétiques intelligentes, a annoncé aujourd’hui que sa plateforme Predict+ , qui offre aux services publics une vue détaillée de la demande du réseau, de la production d’énergie renouvelable et de la dynamique du marché de l’énergie, va bénéficier d’un ensemble de puissantes améliorations. Conçue pour améliorer la précision, l’évolutivité et la robustesse des prévisions énergétiques avec une précision allant jusqu’à 97,5% grâce à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle, la plateforme exploite les données de consommation des compteurs intelligents pour fournir des prévisions précises sur la production et la consommation du réseau. Predict+ aide les fournisseurs d’énergie à rationaliser leurs opérations, à réduire la volatilité et à maximiser les performances. Depuis le premier trimestre 2024, la plateforme Predict+ est passée de 15 000 à 140 000 compteurs gérés et couvre aujourd’hui au total 600 GWh d’énergie.

Predict+ permet aux opérateurs de services publics de s’adapter aux défis de la demande du monde réel lorsqu’il s’agit d’équilibrer les sources de production d’énergie renouvelable et d’électricité de base, notamment en cas d’événements météorologiques extrêmes et de perturbations du marché. La plateforme fournit des informations exploitables qui améliorent la précision des prévisions tout en réduisant la charge de travail manuel, avec des intervalles de données allant de la résolution annuelle, mensuelle ou quotidienne jusqu’à la minute près. Predict+ couvre les principaux domaines fonctionnels suivants :

  • Market Insights : aperçu détaillé des tendances à court terme du marché de l’énergie combiné aux données internes du client, le tout représenté sur un tableau de bord personnalisable et facile à utiliser.
  • Customer Insights : combinaison de données du marché et de coûts permettant d’évaluer l’impact financier de l’expansion sur de nouveaux marchés ou de l’acquisition de clients à forte valeur ajoutée.
  • Profit Analysis : prédit et documente les recettes réelles provenant des clients finaux, avec fonctions de facturation intégrées réduisant la durée des processus existants de quelques jours à quelques minutes.
  • Regulatory Support : génère automatiquement des plans prévisionnels et les transmet en toute sécurité aux agences de réglementation dans certaines régions.

« La plateforme Predict+ permet non seulement à nos clients de réduire leurs coûts d’exploitation et de rationaliser leurs flux de travail, mais elle génère des retours sur investissement réellement plus élevés et fournit une infrastructure d’énergie renouvelable plus résiliente et plus intelligente », a déclaré Zvi Alon, PDG de Tigo Energy. « À mesure que Predict+ se développe en Europe et en Amérique du Nord, nous appliquons l’apprentissage automatique à l’analyse et aux prévisions énergétiques pour établir une nouvelle norme en matière de prévision énergétique. Face à la diversification de la production d’énergie et à l’évolution rapide des marchés, Predict+ donne aux opérateurs de services publics un véritable avantage concurrentiel en stabilisant le réseau et en leur offrant des prévisions fiables. »

Predict+ est capable de réajuster rapidement les prévisions de demande et de charge en réponse à des perturbations externes, telles que le Covid-19 et les événements météorologiques extrêmes, ce qui donne aux opérateurs de réseau un avantage concurrentiel certain. Les clients existants continuent de valider la valeur réelle de la plateforme en augmentant leur utilisation, en ajoutant des modules et en renforçant la capacité. Predict+ se distingue des méthodes de prévision traditionnelles en exploitant des algorithmes avancés qui réduisent la volatilité, améliorent la précision et rationalisent les opérations et surperforment souvent (jusqu’à 11%) les approches traditionnelles telles que les tableurs, avec un écart d’environ 3% par rapport à la réalité. En offrant systématiquement une plus grande précision avec une intervention manuelle réduite, Predict+ est devenu la solution de confiance des fournisseurs d’énergie qui veulent optimiser les performances du réseau grâce à la prévision.

Pour plus d’informations sur Predict+ ou participer à une démonstration de la plateforme, contacter l’équipe Tigo en cliquant ici et sélectionner « Predict+ info/demo » dans la boîte « Sujet ».

À propos de Tigo Energy

Fondée en 2007, Tigo Energy, Inc. (Nasdaq : TYGO) est un leader mondial dans le développement et la fourniture de solutions matérielles et logicielles intelligentes qui améliorent la sécurité, augmentent le rendement énergétique et réduisent les coûts d'exploitation des systèmes solaires résidentiels, commerciaux et à grande échelle. Tigo associe sa technologie Flex MLPE (Module Level Power Electronics) et son optimiseur solaire à des capacités logicielles intelligentes dans le cloud afin d'obtenir un monitoring et un contrôle avancés de l'énergie. Les produits MLPE de Tigo maximisent les rendements, permettent un contrôle de l'énergie en temps réel et assurent un arrêt rapide au niveau du module, conformément au code. La Société développe et fabrique également des produits tels que des onduleurs et des systèmes de stockage de batteries pour le marché résidentiel solaire plus stockage. Pour de plus amples informations, veuillez vous rendre sur notre site internet www.tigoenergy.com.

Le texte du communiqué issu d’une traduction ne doit d’aucune manière être considéré comme officiel. La seule version du communiqué qui fasse foi est celle du communiqué dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours être confrontée au texte source, qui fera jurisprudence.

Technica Communications Lusi de Leon E-mail : tigoenergy@technica.inc

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