Résultats du backtest : données de marché réelles
DP déterministe · DAMagedOpt vs baseline suiveuse de prix · Année complète 2024 (annualisée)
+10.76%
Uplift de valeur nette vs baseline
€6,78M
Gain net / an (300 MW)
+11.13%
Hausse revenus bruts
300 MW
Turbine de référence
€23k/MW·yr
Uplift par MW
4 semaines saisonnières × 13,07
Méthode d’échantillonnage
Quatre semaines saisonnières représentatives
Le résultat annualisé est dérivé de 672 heures échantillonnées couvrant les quatre saisons 2024, multipliées par ×13,07 pour une année bissextile complète.
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
DP déterministe, prix day-ahead réels SMARD DE-LU, hillchart estimé sur specs
Méthodologie
- Source des prix
- SMARD DE real data (German DE-LU day-ahead, 2024)
- Période du backtest
- Full calendar year 2024 · 672h sampled · ×13.0714 annualised
- Solveur
- Deterministic Dynamic Programming (dp_deterministic)
- Baseline
- baseline_price_following
- Turbine de référence
- Representative Francis Unit 300MW
Hillchart estimated from nameplate specs only — no measured, model-test, CFD, or SCADA data provided
Résultats pour une turbine Francis 300 MW de référence dans les conditions de marché DE-LU 2024. Hillchart estimé à partir des seules données de plaque — sans données mesurées, CFD ou SCADA. Votre uplift réel dépend de vos spécifications, de la qualité du hillchart, de la configuration du réservoir et des prix locaux. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.
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Contenu du rapport à 49 €
- Méthodologie de dispatch : modèle de programmation dynamique, horizon glissant 36h, prix SMARD DE-LU
- Résultats 2024 DE-LU : hausse des revenus bruts +8,03 % (+5,23 M€), uplift net +7,82 % (+5,05 M€) — annualisé sur 4 semaines saisonnières représentatives
- Analyse mensuelle : valeur nette optimisée vs. référence pour oct., nov. et déc. 2024
- Analyse des coûts d'usure : coût d'usure évité quantifié par décision de dispatch
- Modèle d'apport : caractéristiques météo Open-Meteo → prévision d'apport ML (proxy Grande Dixence)
- Limites et précautions : sources de données, hypothèses du modèle, applicabilité réelle
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