Réduire les coûts liés à l'énergie d'équilibrage grâce à des prévisions basées sur l'IA

25.08.2026
Frank Pleuler
Analyste chez endas
Marc Maurer
Sr. Application Manager & Data Scientist dans le domaine du négoce d'énergie chez ewb
Christopher Macheleidt
Senior Sales Consultant chez ifesca
Des prévisions fiables concernant la production et la consommation d'électricité deviennent un levier décisif pour les fournisseurs d'énergie. Pour réduire les coûts liés à l'énergie d'équilibrage et gérer efficacement son portefeuille, il faut disposer de prévisions précises et de processus automatisables qui les fournissent de manière fiable. Cela nécessite des données de qualité et des modèles de prévision adaptés.

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