Drawing of a district heating plant

Wärmebedarf prognostizieren mit Temporal Fusion Transformern

Zusammen mit Iqony haben wir den Einsatz von Temporal Fusion Transformern zur Bedarfsprognose in der Fernwärme getestet. Durch Data Fusion können die Vorhersagen von mehreren Standorten in einem Modell vereint und vor allem die Vorhersagegenauigkeit von Standorten mit wenig Daten gesteigert werden. Die Quantisierung von Vorhersageunsicherheiten und die Interpretierbarkeit des Modells schaffen Vertrauen und unterstützen die Entscheidungsfindung.

KI-basierte Textanalyse für die Energiewirtschaft

Künstliche Intelligenz (KI) erfährt durch ChatGPT derzeit enorme Aufmerksamkeit. Abseits vom Hype haben die aktuellsten Entwicklungen die Verarbeitung von Sprache und Texten auf ein neues Niveau gehoben. In diesem Artikel wollen wir Ihnen zeigen, was ChatGPT & Co. im Kontext der Energiewirtschaft wirklich leisten können, was das Neue daran ist und wie man diese Tools in der Praxis einsetzen kann.

Voll auf Kurs: optimierte Energieerzeugung dank KI

Datenoptimierte Wärmeprognosen und Fahrplanerzeugung bei KWK-Anlagen – unser spannendes Azure-Daten-Projekt mit Steag New Energies wird hier vorgestellt