Produkte 2018-01-24T10:05:16+00:00

mP Energy – Das ultimative Prognose-Programm

– berechnet seit mehr als 10 Jahren zuverlässige Prognosen für die Energie-Industrie – ausgereift, vielseitig, leistungsfähig
für Lastgang-, Erzeugungs-, Netz- und Preisprognosen

Die metalogic GmbH, ein Münchner Unternehmen für analytische Software, ist spezialisiert auf die Entwicklung eines breit gefächerten Lösungsspektrums für vorausschauende Analyse und Prognose in Echtzeit für die Energie-Industrie. Unser Programm mP Energy wird heute erfolgreich eingesetzt bei zahlreichen Erzeugern, Handelsunternehmen und Netzbetreibern – von Stadtwerken bis hin zu international tätigen Energie-Konzernen.

  • Prognose für Strom, Gas, Fernwärme, Wind, Solar und Wasserkraft sowie Preisprognosen
  • Kurz-, Mittel- und Langfristprognosen, flexible Zeitraster, optimierte Intraday-Prognosen
  • Verlässliche Entscheidungsgrundlage für Vertrieb, PM, RM, Beschaffung, Handel, Netze etc.
  • Sehr einfache, intuitive Benutzerführung, sehr hohe Prognosegüte bei geringem Aufwand
  • Der Prognoseprozess kann teilweise oder sogar voll automatisiert ausgeführt werden
  • Unterstützt unlimitierte Einfluss- und Zielgrößen, sehr effiziente Modellierung
  • Extrem schnell, leistungsfähige Berechnungsmethoden, skalierbar, cloud ready
  • Zahlreiche Schnittstellen zu Drittsystemen erhältlich (z.B. SAP, ORACLE, Microsoft, Trayport Contigo, Steria Sopra, SOPTIM, Robotron, EXXETA, PSI, Seven2One etc.)

Für weitere Informationen oder zur Anforderung einer Testinstallation oder Besprechungstermins kontaktieren Sie uns bitte per E-Mail

mP Optimizer
Ermittelt das optimale Prognosemodell

Bei der Erstellung von Prognosen hat sich gezeigt, dass sich trotz vielschichtiger Kenntnisse zum Sachverhalt (Energieerzeuger/-Verbraucher) und der Umgebung (Wetter, Lastprofile usw.), der letzte Optimierungsschritt für die Prognose das Evaluieren und Testen von verschiedenen Modellparametern ist. mP Optimizer bietet eine Möglichkeit zur automatisierten, heuristischen Evaluierung von Modifikationen der Modellparameter. Ziel dieser Evaluierung ist der Erhalt eines Prognosemodells mit minimalem Prognosefehler, der in Form von Prognosesimulationen auf vorhandenen Daten ermittelt wird.

Die Stärken von mP Optimizer

  • Verkürzt Zeit und Aufwand, das optimale Modell zu ermitteln
  • Erhöht die Prognosestabilität und verringert somit das Risiko von Abweichungen
  • Ermöglicht Zeitraumspezifische Optimierungen (bspw. Sommerphase/Winterphase)
  • Unterstützt nachhaltig die Erreichung besserer Prognose-Ergebnisse

mP Simulator
Risikominimierung durch Prognosesimulation

Die wirkliche Qualität einer Energie-Prognose lässt sich erst durch einen Vergleich der täglich prognostizierten Lastgänge mit den tatsächlich gemessenen Werten ermitteln. Ein besonderes Risiko besteht für jeden Energieversorger bei der Einschätzung und Bewertung von neuen Kunden, vor allem, wenn es sich um generell schwer zu prognostizierende Industriekunden handelt.

Hierbei besteht die Herausforderung in der korrekten Beurteilung der Prognostizierbarkeit bzw. der im täglichen Betrieb erreichbaren Prognosegüte anhand eines zurückliegenden Zeitraums. Ein einziger Prognoselauf über den gesamten historischen Zeitraum liefert zwar ein verwendbares Ergebnis, aber es ist nicht auf den ersten Blick erkennbar, ob sich größere positive und negative Abweichungen vielleicht gegenseitig aufheben oder ob an einzelnen Tagen aus bislang noch unbekannten Gründen größere Abweichungen vorliegen. Mit mP Simulator kann ein fortlaufender Prognosebetrieb auf einfachste Art und Weise für eine vergangene Periode gerechnet (simuliert) werden, ohne dass aufwändige manuelle Einzelprognosen durchgeführt werden müssen.

mP Simulator liefert wichtige Kriterien für die Risikobewertung

  • Simuliert eine tägliche Prognose über einen beliebigen Zeitraum in der Vergangenheit
  • Findet Schwachstellen und Inkonsistenzen in den vorhandenen Verbrauchsdaten
  • Ermöglicht einfache und schnelle Risikobewertung von neuen Kunden
  • Unterstützt den Anwender bei der Verbesserung von Prognose-Modellen

mP Scenario
Integrierte Szenarioanalysen und -berechnungen

mP Szenario ist eine neue Option, die mP Energy dahingehend erweitert, aufwändige Szenarioberechnungen und -analysen durchzuführen. Dies ermöglicht dem Anwender z.B. herauszufinden, wie sich der Verbrauch eines Kunden unter unterschiedlichen Bedingungen verhält – ob durch die Verwendung verschiedener Wettervorhersagen, den Aufbau von Wenn-Dann-Bedingungen oder mit der Durchführung sogenannter Monte-Carlo-Simulationen bei denen die Einflussgrößen im aktuellen Modell gezielt verändert werden. mP Szenario kann verschiedene Prognoseergebnisse verarbeiten und erzeugen, die durch eine Veränderung der Eingabedaten erreicht werden. Das beinhaltet die Definition einer unlimitierten Anzahl von sogenannten “Datenvarianten” (z.B. Normal-, Hoch- und Tieftemperatur-Vorhersagen). Ein Monte-Carlo-Simulationsmodul erlaubt die Simulation wahrscheinlichkeitstheoretischer Bedingungen (z.B. die Veränderung der Temperatur einer existierenden Vorhersage entlang einer Gaußschen Normalverteilung mit einer konfigurierbaren Breite). Die unterschiedlichen Ergebnisse und Konfidenzintervalle, die durch das Modul berechnet wurden, können an unterschiedliche Systeme ausgegeben werden, z.B. werden die Hoch- und Tief-Szenarien an ein anderes System weitergegeben als das normale Prognose-Ergebnis. mP Scenario bietet eine verbesserte Risiko-Einschätzung und -Analyse indem es die Anwender mit konkreten Hilfsmitteln ausstattet, um die Schwankungen in deren Prognose besser einschätzen zu können.

mP Workflow

Lässt Sie Prognoseaufgaben & Workflows definieren und automatisieren – mächtig & flexibel

Für die Ausführung von einmaligen oder mehrfach wiederkehrende Aufgaben, ohne Notwendigkeit einer individuellen Programmierung.

Wird mit einer leistungsstarken und konfigurierbaren Workflow-Engine ausgeliefert, die Benutzer auf einfache Art und Weise in die Lage versetzt, ihre eigenen Abläufe entsprechend ihren Anforderungen zu definieren. Die Workflows können auch von einem externen System über eine Webservice-Schnittstelle angesprochen und ausgelöst werden.

Kann für buchstäblich jede Art von Aufgaben verwendet werden, z.B.:

  • Prognose-Automatisierung – definieren und wählen Sie Ihre Aufgaben oder Prozesse die automatisiert werden sollen, von Schritt-für-Schritt bis hin zu vollautomatisiert.
  • Initiierung und Ausführen von Speicher-, Verschieben-, Löschen- oder Zustell-Tasks
  • Ausführen von Aufgaben auf einer vordefinierten zeitgesteuerten Basis oder nach bestimmten Bedingungen oder Situationen

mP Workflow ist ein Dienst der zum Anlegen von Prognose-Projekten und Zeitreihen verwendet werden kann. Der Dienst läuft im Hintergrund und führt alle definierten Schritte aus. Ein Workflow-Monitor überwacht und steuert den gesamten Workflow-Prozess und sendet eine Warnung, falls Unregelmäßigkeiten auftreten sollten.

metaScript Master
Die regelbasierte Prognoselösung für industrielle Verbraucher

Der metaScript Master ist eine Erweiterung der mP Energy Enterprise Edition und bietet mit einer integrierten Scripting-Engine erstmals die Möglichkeit, Kurzfristprognosen für schwierig oder nicht prognostizierbare Industriekunden zu realisieren.

Erfüllt konkrete Marktanforderungen

Jeder Energieversorger kennt die Problematik: Manche Industriekunden halten sich nicht an reproduzierbare Regelmäßigkeiten. Temperatur- oder Wochentagseinflüsse spielen keine messbare Rolle. Und doch müssen auch für diese Kunden Prognosen berechnet werden. Bislang musste man sich nicht selten mit eigenen Lösungen, außerhalb der automatisierten Prognoseprozesse, behelfen.

Der metaScript Master integriert nun die Prognosen für Industriekunden in die bekannte, einfach zu bedienende Benutzeroberfläche von mP Energy. Mit dem innovativen aber gleichzeitig einfach zu bedienendem Interface, können mit dem metaScript Master auf effiziente Weise komplexe Prognoseszenarien vorgegeben werden.

Das Scripting Modul des metaScript Master erlaubt die Definition von synthetischen Lastgängen, spezielle Interaktionen mit einer beliebigen Anzahl von Einflussgrößen sowie die Erstellung von funktionalen und validen Prognosen.

Erweiterte Prognosefunktionalität

  • Begrenzung der Prognoseergebnisse: Durch vorheriges Festlegen von Prognoseober- und untergrenzen können Prognosefehler durch Fehlmessungen oder Übermittlungsfehler ausgeschlossen werden.
  • Wertfortschreibung: Übernahme und Fortschreibung eines bestimmten gemessenen Stundenwertes für eine beliebige Anzahl von Stunden oder Tagen in die Zukunft.
  • Übernahme von festgelegten Profilen: Ein erkanntes Lastprofil aus der Vergangenheit kann auf x Tage in die Zukunft ausgerollt werden.
  • Fortschreibung von Laststrukturen: Ein Lastgang eines bestimmten Zeitraums (z.B. die letzte vollständige Woche) der Vergangenheit kann für eine beliebige Anzahl von Tagen in die Zukunft verlängert werden.
  • Für einen schnellen Einstieg in die metaScript Master-Thematik wird diese Erweiterung mit einer großen Anzahl von Scriptbeispielen ausgeliefert, die bereits vielfältige Anforderungen der täglichen Prognosearbeit abdecken.

mP Visuals
Datenanalyse – einen Schritt weiter

Mit mP Visuals bietet metalogic eine Option für mP Energy, die sehr überzeugend die Visualisierung, Untersuchung und grafische Analyse von Daten und Prognosen erweitert. Basierend auf der führenden Technologie der VRVis Forschungs GmbH, Wien, ermöglicht es mP Visuals den mP Energy-Anwendern tiefere Einblicke und ein besseres Verständnis ihrer Daten zu erlangen, z.B. für die Ermittlung von Daten-Plausibilität und der zusätzlichen visuellen Analyse von Zeitreihen, Einflussgrößen und Prognoseergebnissen.

Fundierter Aufbau und Parametrisierung von Modellen

  • Erkennen Sie Strukturbrüche unterschiedlicher Art und Häufigkeit bei Zeitreihen, Tagesprofilen, Verteilung, Korrelationen, Abhängigkeiten und mehr
  • Ermitteln Sie die Grenzen zwischen Strukturen mittels einer interaktiven Datenauswahl

Hohe Zuverlässigkeit bei der Entscheidung der Modellverwendung

  • Sie erhalten eine grundlegende Einsicht in die Qualität von Modellen
  • Vergleichen Sie detailliert die Prognoseergebnisse mit den Messwerten der Zielgröße
  • Erkennen Sie sofort die Ursachen und Regelmäßigkeiten schlechter Modellergebnisse
  • Erhalten Sie Zugriff auf alle Kennzahlen für jeden Teil der Daten

Hervorhebung systematischer Modellfehler zur Optimierung von Modellen

  • Erkennen und beschreiben Sie einzelne oder systematische Modellfehler wie z.B. zu einer bestimmten Tageszeit, Jahreszeit, Wetterlage oder bei einem bestimmten Preis etc.
  • Flexibles Eintauchen in die Daten bei jeder gewünschten Auflösung
  • Erkennen von hilfreichen Eingabeveränderungen wie Datenversatz, gleitender Durchschnitt etc.

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