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ALEASOFT ENERGY FORECASTING OFRECE SERVICIOS DE PREVISIONES PARA TODOS LOS MERCADOS DE ENERGÍA EN EUROPA DESDE HACE MÁS DE 22 AÑOS CON UNA METODOLOGÍA CIENTÍFICA BASADA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ALEASOFT ENERGY FORECASTING HAS OFFERED FORECASTING SERVICES FOR ALL ENERGY MARKETS IN EUROPE DURING MORE THAN 22 YEARS WITH A SCIENTIFIC METHODOLOGY BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE
AleaSoft Energy Forecasting ofrece productos y servicios de previsiones de alta fiabilidad de demanda y precios de mercados eléctricos y de gas, así como de producción de energías renovables en todos los horizontes temporales, corto, medio y largo plazo, con detalle horario. Los productos y servicios de AleaSoft Energy Forecasting están dirigidos a todas las compañías del sector de la energía: operadores de redes eléctricas (TSO), utilities, traders, comercializadoras, distribuidoras, grandes consumidores y electrointensivos, generadores, compañías de seguros, desarrolladores de energías renovables, fondos de inversión y bancos. Las previsiones de AleaSoft Energy Forecasting utilizan una metodología propia, basada en el modelo híbrido AleaModel, el cual combina lo más avanzado de las redes neuronales recurrentes, de la metodología Box Jenkins y de las técnicas de la estadística clásica. Los AleaModel garantizan el equilibrio de mercado entre la oferta y la demanda y el conjunto de variables fundamentales que influyen en el precio de mercado. La base científica de la metodología Alea hace que las previsiones sean robustas y coherentes, y su calidad está avalada por los más de 22 años de experiencia en los mercados de energía europeos. AleaSoft Energy Forecasting también ofrece informes sobre el sector de la energía que analizan el pasado, el presente y el futuro, que sirven para conocer en profundidad una determinada situación y que permiten tomar decisiones de manera responsable. Además, la compañía ha desarrollado la Plataforma AleaApp, que compila los datos de los mercados de energía facilitando su visualización e incluye opciones para el análisis de la información. En AleaSoft Energy Forecasting también se está realizando una importante labor de divulgación en el sector, a través de noticias, talleres y webinars en los que se analiza la evolución de los mercados y temas relacionados con la financiación y desarrollo las energías renovables.
AleaSoft Energy Forecasting offers highly reliable products and services of demand and prices forecasting for electricity and gas markets, as well as renewable energy production forecasting in all time horizons, short, mid and long term, with hourly temporality. AleaSoft Energy Forecasting’s products and services are intended for all companies in the energy sector: transmission system operators (TSO), utilities, traders, retailers, distributors, large and electro intensive consumers, generators, insurance companies, renewable energy developers, investment funds and banks. Forecasts of AleaSoft Energy Forecasting use its own methodology, based on the AleaModel hybrid model, which combines the most advanced recurrent neural networks, Box Jenkins methodology and classical statistics techniques. The AleaModel guarantees the market balance between supply and demand and the set of explanatory variables that influence the market price. The scientific basis of the Alea methodology makes forecasts robust and coherent, and their quality is endorsed by more than 22 years of experience in the European energy markets. AleaSoft Energy Forecasting also offers reports on the energy sector that analyse the past, present and future, which serve to gain an in depth understanding of a specific situation and allow responsible decision making. In addition, the company developed the AleaApp Platform, which compiles data from energy markets facilitating their visualisation and includes options for the analysis of the information. AleaSoft Energy Forecasting is also carrying out important dissemination work in the sector, through news, workshops and webinars in which the evolution of markets and issues related to financing and development of renewable energies are analysed. 142
