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Centrali idroelettriche

Come efficientare al massimo il trading e la produzione idroelettrica?

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Come efficientare al massimo il trading e la produzione idroelettrica?

Evitando approcci speditivi, basati sulle medie storiche, che possono  comportare errori nella stima degli afflussi. Scegliendo invece un’analisi di dati da più fonti e tramite un sistema predittivo scientifico.

Previsioni a breve termine per il trading

Waterjade migliora l’efficienza delle previsioni a breve termine attraverso l’utilizzo di previsioni meteorologiche ad alta risoluzione che, all’interno di algoritmi di intelligenza artificiale e modelli fisici, riescono a seguire il ciclo dell’acqua, con conseguente migliore accuratezza degli apporti previsti agli impianti.

Problemi risolvibili grazie a Waterjade:

  • squilibri nel piano di produzione

  • multe da pagare all’autorità per mancata erogazione del servizio

  • possibile spreco di acqua in caso di sfiori

  • possibili allagamenti a valle dell’impianto

Previsioni a lungo termine

Waterjade migliora l’efficienza delle previsioni a lungo termine (+ 6 mesi) attraverso algoritmi di intelligenza artificiale, calibrati sui dati storici, ma che prendono in ingresso previsioni stagionali provenienti dai più prestigiosi centri meteorologici.

Confrontati con la media storica, questi dati permettono a Waterjade di dimezzare l’errore, migliorando l’accuratezza previsionale e l’efficienza nello sfruttamento dell’acqua.

Stima del potenziale idroelettrico immagazzinato nella neve

Solitamente la stima dell’equivalente in acqua della neve (SWE) viene fatta dedicando grandi budget per le campagne di misura (circa 8 campagne durante l’inverno-primavera). Oltre al costo elevato, tale approccio richiede l’assunzione di responsabilità civili e penali per le risorse umane coinvolte nelle campagne di rilevamento in quanto i terreni innevati sono spesso soggetti a pericolo di valanghe

Waterjade migliora l’efficienza della stima dell’equivalente in acqua della neve (SWE) attraverso il monitoraggio della neve da remoto, tramite l’utilizzo di dati satellitari e modelli fisici per la simulazione della neve. Questo rende superflua la presenza di misure in-situ, con conseguente risparmio di costi (fino al 60%) e senza la necessità di mettere a repentaglio la sicurezza degli operatori.

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