Données réelles · Annuel 2024 · Annualisé

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.

Rapport payant · Téléchargement PDF immédiat

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

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

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