Implementeren van een filtermethode voor het ANDES-model (lange termijn beastingsvoorspellingsmodel, 1 tot 40 jaar) op de metingen van meer dan 500 onderstations. Dit model wordt gebruikt voor beslissingen over klantintegratie en investeringsplannen en -keuzes.
Verbeterd STORM algoritme
AI & Data Science
- Looptijd
- 2020
- Projectleden
- dr. R.C. Bouman (Roel) , dr. Y. Shapovalova (Yuliya) , Jacco Heres
- Projecttype
- Onderzoek
Resultaten
- Voor implementatie werd de onderstationdata handmatig gefilterd, wat ongeveer 6 weken aan manuren per jaar kostte. Nu wordt 80 procent van de data automatisch gefilterd. Dit betekent nog maar 2 tot 3 weken filtertijd, met daar bovenop kwalitatief betere filtering omdat de netanalisten meer tijd hebben.
- Alliander kan meer op de metingen vertrouwen. Dat geeft vertrouwen om nieuwe soorten contracten te creëren en beslissingen met een grotere impact te nemen.
- Meer over dit project en de resultaten ervan lees je hier: Datawetenschappers helpen om ruimte te vinden op boordevol elektriciteitsnetwerk
Partners
Alliander
