Opticaster ist die von Tesla entwickelte intelligente Software, die hilft wirtschaftliche Vorteile und Nachhaltigkeitsziele für verteilte Energieressourcen zu maximieren. Als grundlegende Machine-Learning- und Optimierungs-Engine, konzipiert für die Tesla Energy Software, prognostiziert und optimiert sie die Energie in Echtzeit. Facility Manager, Geschäftsinhaber und Entwickler von erneuerbaren Energien nutzen Opticaster, um die Stromkosten zu reduzieren, den Verbrauch von erneuerbaren Energien zu erhöhen und in Zeiten der Nachfrage sauberen Strom ins Netz einzuspeisen. Opticaster ist Teil von Autonomous Control, der Tesla Optimierungssoftware-Suite.
Opticaster basiert auf mehr als hundert Millionen Stunden Betriebserfahrung und liefert durch Opex-Einsparungen und Einnahmen aus Netzdienstleistungen Tausenden von Tesla Kunden weltweit einen Wert in Höhe von mehreren zehn Millionen Dollar.
Das Tesla-Team bestehend aus erfahrenen Ingenieuren für Machine Learning, Optimierungsingenieuren und Stromnetzexperten hat eine Bibliothek mit ausgeklügelten Algorithmen erstellt, die das komplexe optimale Speicherbatterieverhalten für die beiden Produkte Opticaster und Autobidder steuern.
Die Algorithmen basieren auf zahlreichen mathematischen Techniken, darunter klassischer Statistik, maschinelles Lernen und numerische Optimierung. Die Bibliothek enthält Funktionalitäten zur Durchführung von:
- Lastprognose
- Stromerzeugungsprognose
- Einspeisungsoptimierung
- Lastenteilung
Die Opticaster Strategien werden laufend überprüft und auf Grundlage der neuesten Verbesserungen und Updates der Energieverbrauchsmuster aktualisiert. Die adaptive intelligente Steuerung von Opticaster ermöglicht es den Kunden, ihre Geschäftsziele zu erreichen, ohne dass eine Überwachung des Energiespeichersystems erforderlich ist.
Opticaster stellt die Verwaltung der Energieausgaben auf Autopilot, indem es den Stromverbrauch autonom auf günstigere Tarifzeiten verlagert und so Kosten durch Spitzenlasttarife reduziert. Er navigiert auf intelligente Weise durch komplizierte Tarifstrukturen in vielen Versorgungsgebieten und Energiemärkten. Darüber hinaus stellt Opticaster sicher, dass die Energieverbraucher die Betriebsbedingungen einhalten, um den Wert durch Stromspeicherung maximieren zu können.
Zu den derzeit unterstützten Tarifstrukturen gehören unter anderem:
- Tägliche, monatliche und jährliche Leistungsentgelte
- Zeitabhängige Strom- und Lasttarife
- Strompreise in Echtzeit
- Bedarfstarife auf Netzebene
Opticaster optimiert nicht nur die Stromausgaben auf Standortebene, sondern ermöglicht es Kunden auch, ihre Energiequellen zu nutzen, um lukrative Dienste für das Stromnetz bereitzustellen. Opticaster löst komplexe Anwendungsfälle, die mehrere Einnahmeströme kombinieren und gleichzeitig die Exportgrenzen des Standorts, die Energienutzung der Batterie und die Stromreserve-Einschränkungen berücksichtigen.
Sobald ein Standort in einem Aggregations- oder Netzdienstprogramm angemeldet ist, nimmt Opticaster spezielle Preissignale auf, die Over-the-Air an den Standort gesendet werden. Eine Einspeiseanfrage kann beispielweise 24 Stunden im Voraus aufgerufen werden. Die Einspeiseanforderung wird an den lokalen Standort-Controller gesendet, wo Opticaster sie aufnimmt und den optimalen Einspeiseplan für den Tag anpasst, um den grössten Wert durch co-optimierte Einspeisung zu generieren. Opticaster ist ein grundlegendes Element beim Betrieb der Tesla-gesteuerten virtuellen Kraftwerke (VPP) in Massachusetts, USA und in Südaustralien.
Jeder Tesla-Standort mit Powerwall, Powerpack oder Megapack ist mit Opticaster kompatibel. Opticaster ermöglicht hocheffizientes Edge Computing, das eine hohe Verfügbarkeit und schnelle Reaktion der autonomen Steuerung unabhängig von der Mobilfunkverbindung gewährleistet. Leistungsverbesserungen und benutzerdefinierte Preispläne können bei Bedarf nahtlos von der sicheren Tesla Cloud-Infrastruktur auf den Standort übertragen werden. Durch die koordinierte lokale und serverseitige Architektur bietet Opticaster eine sehr flexible, zuverlässige Lösung in einer sich ständig ändernden Energielandschaft.
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