ENG

Prediktiv analys för förnybar energi: 12 % minskning av nätbalansering

Teamuppsättning:

  • ML-ingenjör
  • backendutvecklare
  • DevOps-ingenjör
  • QA-specialist
Green Tech

Vi utvecklade en modul för prediktiv analys som nådde upp till 89 % prognosprecision och minskade manuell nätbalansering med 12 %, vilket hjälpte kunden att optimera distributionen av förnybar energi på flera europeiska marknader.

  • Python
  • FastAPI
  • AWS
  • Docker
  • PyTorch
  • Prophet
  • Airflow
  • PostgreSQL

Bakgrund

Kunden är ett europeiskt bolag inom förnybar energi som utvecklar digitala verktyg för hantering av smarta elnät och solenergiproduktion. Plattformen kopplar samman hushåll, solcellsanläggningar och lagringssystem för att följa energiflöden i realtid och ge användare bättre kontroll över sin elanvändning.

När plattformen började användas på allt fler europeiska marknader ville bolaget gå bortom reaktiv övervakning och införa AI-baserade prognoser. Målet var att förutse både konsumtions- och produktionstrender för att minska balanseringskostnader och planera nätkapacitet på ett mer hållbart sätt.

De kontaktade oss med uppdraget att designa och leverera en modul för prediktiv analys.

UTMANING

Plattformen erbjöd redan omfattande realtidsanalys och historisk rapportering. Kunden ville nu ta nästa steg och använda prediktion för att förbättra systemeffektiviteten och öka andelen förnybar energi.

De största utmaningarna var:

  • Prognostillförlitlighet: Säkerställa träffsäkra prognoser för produktion och efterfrågan 24–48 timmar framåt för olika användarprofiler.

  • Datamångfald: Sammanföra IoT-sensordata, väderdata och nätbelastning till ett enhetligt och tillförlitligt datalager.

  • Integration och prestanda: Driftsätta prediktiva modeller i en befintlig AWS-miljö utan att störa pågående drift.

  • Tydliga kvalitetsmått: Prognoserna skulle utvärderas både på tim- och dygnsnivå.

  • Säkerhet och regelefterlevnad: Säkerställa GDPR-efterlevnad och starkt dataskydd i flera europeiska regioner.

Lösning: ML-baserat prognossystem för tidsserier

För att möta projektmålen satte Beetroot samman ett ML-team med kompetens inom data engineering, modellutveckling och säker driftsättning. Viktiga leveranser omfattade:

  • Data engineering och ML-pipelines:

    Byggde ETL-flöden med Apache Airflow och AWS S3 för att samla IoT-data, väderdata och nätdata i ett gemensamt dataskema anpassat för tidsserieanalys.

  • Utveckling av prediktiva modeller

    Tränade korttidsprognosmodeller baserade på gradient boosting och LSTM-arkitekturer. Den hybrida ansatsen nådde hög precision i tidiga tester, i nivå med publicerade riktmärken för europeisk nätprognostik (MAPE ≈ 1,5–2 %).

  • Modellutvärdering och validering:

    Etablerade valideringsflöden med backtesting och rullande fönster för att bedöma prognosernas stabilitet över olika tidshorisonter och driftsförhållanden, och säkerställa tillförlitlig prestanda före och efter driftsättning.

  • Integration och leverans:

    Driftsatte en FastAPI-baserad mikrotjänst som ger REST-baserad åtkomst till prognoser för energidashboards och partner-API:er.

  • Säker AI-ramverk:

    Driftsatte lösningen i containerbaserade AWS ECS-miljöer med Beetroot’s Secure AI Framework, med datakryptering, åtkomstkontroller och spårbarhet.

  • Övervakning och underhåll:

    Integrerade Grafana-dashboards för kontinuerlig uppföljning av prestanda samt automatiserade omträningspipelines för att hantera säsongs- eller regionspecifik datadrift.

Beetroot’s team hjälpte oss att ta nästa steg i vår strategi för energihantering. Modulen för prediktiv analys har redan levererat lovande resultat, och insikterna blir bättre i takt med att modellerna lär sig. Teamet tar ett tydligt ansvar för sitt arbete och visar stort engagemang. De tvekar inte att ifrågasätta våra arbetssätt och föreslå bättre lösningar.

Chef för data och analys,

Bolag inom förnybar energi

Resultat

Efter 12 månader i produktion levererade lösningen för prediktiv analys stabila förbättringar i driften och visade tydligt sitt affärsvärde:

  • Stabil prestanda i skarpa produktionsmiljöer, där prognos- och beslutsstödsflöden körs kontinuerligt utan driftavbrott.

  • 85–89% precision

    för prognoser av efterfrågan och solenergiproduktion 24 timmar framåt.

  • 10–12% färre

    manuella ingrepp för nätbalansering.

  • 8% lägre kostnader

    för inköp av reservenergi

  • 9% högre andel

    lokal förnybar energianvändning under topptimmar.

  • 100% GDPR

    efterlevnad verifierad genom interna och externa granskningar.

Står ni inför en liknande utmaning?

Låt oss prata om hur Beetroot kan hjälpa er att ta fram skalbara GreenTech-lösningar som förbättrar prognosprecision, effektivitet i driften och långsiktig motståndskraft.