Données réelles · Backtest 90 jours

Résultats du backtest : données de marché réelles

DP déterministe · DAMagedOpt vs baseline opérationnelle · 1 octobre 2024 – 29 décembre 2024

+19.90%

Uplift de valeur nette vs baseline

€0,44M

Gain net (90 jours)

+52.96%

Hausse revenus bruts

€-734.982

Coût d'usure évité

46/90

Jours à uplift positif

0.06

Consistance (type Sharpe)

Valeur nette mensuelle : DAMagedOpt vs Baseline

Valeur nette = revenus − coût d’usure. Montants en EUR.

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DP déterministe, prix day-ahead réels SMARD DE, variables d’afflux Open-Meteo

Méthodologie

Source des prix
SMARD DE real data (German DE-LU day-ahead)
Période de test
1 octobre 2024 – 29 décembre 2024 (90 jours)
Solveur
Stochastic Dynamic Programming, rolling 8h horizon
Baseline
baseline_peak_hours: best-efficiency turbine during top-8 price hours per UTC day; standby otherwise.
Modèle d'afflux
Open-Meteo meteo → ML inflow forecaster (Grande Dixence)

Le backtest utilise les prix day-ahead SMARD DE-LU réels du 1 oct. au 29 déc. 2024 et compare le dispatch DAMagedOpt à la baseline opérationnelle décrite ci-dessus. 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 +19,95 %, hausse de la valeur nette +19,94 % sur oct.–déc. 2024
  • 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

Méthodologie complète + résultats + limites · téléchargement immédiat · sans appel commercial

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