Previsión de generación de energía en parques eólicos mediante la integración de análisis de series temporales que permiten un compromiso de venta energética en el mercado acorde a la generación de energía prevista.

Predicción de eficiencia en el ámbito de las energías renovables.

Detección del fraude energético para distribuidoras de energía, mediante el análisis de  los recorridos de consumos energéticos y detección de los posibles puntos de fuga o espacios de consumos ciegos.

Planificación de consumos energéticos para comercializadoras que permita, analizando los comportamientos sociales y productivos asociados a la demanda energética, incorporando open data así como información de PLCs de equipo cliente, la planificación adecuada de oferta y demanda energética.

Selección de tarifas y compra energética en empresas de elevado consumo energético, adaptada a los modelos de comportamiento de la misma, permitiendo realizar una compra de energía a un coste óptimo, adecuada a las necesidades reales de producción de la misma.

Mantenimiento predictivo capaz de anticiparse a las alertas de incidencias y detección de comportamientos anómalos de los equipos productores de energía.

Desarrollo de planes de marketing para comercializadoras energéticas que permitan mediante un mayor conocimiento de los hábitos del cliente ofertar los productos más adecuados a sus necesidades.

• Previsión de generación de energía en parques eólicos mediante la integración de análisis de series temporales que permiten un compromiso de venta energética en el mercado acorde a la generación de energía prevista.

• Predicción de eficiencia en el ámbito de las energías renovables.

• Detección del fraude energético para distribuidoras de energía, mediante el análisis de  los recorridos de consumos energéticos y detección de los posibles puntos de fuga o espacios de consumos ciegos.

• Planificación de consumos energéticos para comercializadoras que permita, analizando los comportamientos sociales y productivos asociados a la demanda energética, incorporando open data así como información de PLCs de equipo cliente, la planificación adecuada de oferta y demanda energética.

• Selección de tarifas y compra energética en empresas de elevado consumo energético, adaptada a los modelos de comportamiento de la misma, permitiendo realizar una compra de energía a un coste óptimo, adecuada a las necesidades reales de producción de la misma.

• Mantenimiento predictivo capaz de anticiparse a las alertas de incidencias y detección de comportamientos anómalos de los equipos productores de energía.

• Desarrollo de planes de marketing para comercializadoras energéticas que permitan mediante un mayor conocimiento de los hábitos del cliente ofertar los productos más adecuados a sus necesidades.