Backtest-Ergebnisse: Echte Marktdaten
Deterministische DP · DAMagedOpt vs. preisfolgender Baseline · Gesamtjahr 2024 (annualisiert)
+10.76%
Nettowert-Uplift vs. Baseline
€6,78M
Nettogewinn / Jahr (300 MW)
+11.13%
Bruttoerlös-Uplift
300 MW
Referenzturbine
€23k/MW·yr
Uplift pro MW
4 Jahreszeiten-Wochen × 13,07
Stichprobenmethode
Vier repräsentative Jahreszeiten-Wochen
Das annualisierte Ergebnis basiert auf 672 Stunden aus allen vier Jahreszeiten 2024, hochgerechnet mit dem Faktor ×13,07 auf ein volles Schaltjahr.
Winter (Jan)
2024-01-15 to 2024-01-22
Spring (Apr)
2024-04-15 to 2024-04-22
Summer (Jul)
2024-07-15 to 2024-07-22
Autumn (Oct)
2024-10-14 to 2024-10-21
Deterministische DP, echte SMARD-DE-LU-Day-Ahead-Preise, spezifikationsbasiertes Hillchart
Methodik
- Preisquelle
- SMARD DE real data (German DE-LU day-ahead, 2024)
- Backtest-Zeitraum
- Full calendar year 2024 · 672h sampled · ×13.0714 annualised
- Solver
- Deterministic Dynamic Programming (dp_deterministic)
- Baseline
- baseline_price_following
- Referenzturbine
- Representative Francis Unit 300MW
Hillchart estimated from nameplate specs only — no measured, model-test, CFD, or SCADA data provided
Ergebnisse für eine 300-MW-Francis-Referenzturbine unter DE-LU-Marktbedingungen 2024. Hillchart aus Typenschilddaten geschätzt — keine gemessenen, CFD- oder SCADA-Daten. Ihr tatsächlicher Uplift hängt von Turbinenspezifikationen, Hillchart-Qualität, Speicherkonfiguration und lokalen Marktpreisen ab. Vergangene Ergebnisse garantieren keine zukünftigen Resultate.
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Was im 49-€-Bericht enthalten ist
- Dispatch-Methodik: Dynamisches Programmiermodell, 36h rollierender Horizont, SMARD DE-LU Day-Ahead-Preise
- DE-LU-Ergebnisse 2024: Bruttosteigerung +8,03 % (+5,23 Mio. €), Netto-Uplift +7,82 % (+5,05 Mio. €) — annualisiert aus 4 repräsentativen Saisonwochen
- Monatliche Aufschlüsselung: optimierter vs. Referenz-Nettowert für Okt., Nov. und Dez. 2024
- Verschleißkostenanalyse: quantifizierte vermiedene Turbinenverschleißkosten je Dispatch-Entscheidung
- Zuflussmodell: Open-Meteo-Merkmale → ML-Zuflussvorhersage (Grande Dixence Proxy)
- Einschränkungen: Datenquellen, Modellannahmen, Hinweise zur Anwendbarkeit in der Praxis
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