Nous optimisons les profits des batteries connectées au réseau électrique

Analyse

Pour les développeurs de projets de batteries qui ont besoin d'anticiper leurs bénéfices opérationnels, StackEase propose des backtests et des simulations de prévisions financières qui permettent aux clients d'obtenir une vision détaillée des revenus sur le marché croisé (FCR, aFRR, day-ahead, intraday et déséquilibre) et des coûts (frais de réseau, commission NEMO, dégradation de la batterie, ...).

Contrairement à nos concurrents, il offre un aperçu détaillé des prévisions financières calculées à partir d'algorithmes dédiés aux opérations et calibrés sur des piles réelles.

API

Pour les gestionnaires d'opérations de batteries qui ont accès au marché et qui recherchent une stratégie d'enchères optimale, l'API StackEase fournit en temps réel, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, des offres optimisées sur le profit qui permettent des opérations de marché croisées robustes et efficaces sur une large gamme de produits... 

Contrairement à nos concurrents, nos algorithmes prennent en compte les coûts spécifiques des batteries et fonctionnent à la fois sur les services auxiliaires et les marchés à court terme, ce qui garantit un bénéfice stable et positif à l'utilisateur final.

Optimiseur

Pour les propriétaires de batteries qui recherchent une solution clé en main très performante, StackEase propose un service d'exploitation complet dédié aux batteries qui permet de réaliser des profits stables, supérieurs à ceux du marché et en toute transparence.

Contrairement à nos concurrents, nous optimisons les opérations en tenant compte des coûts spécifiques des batteries et nous opérons à la fois sur les services auxiliaires et sur les marchés à court terme, ce qui garantit des performances plus élevées et des bénéfices plus importants.

Notre offre

Les actifs de stockage sont essentiels pour intégrer les énergies renouvelables et réduire l'empreinte carbone de l'électricité. StackEase permet aux entreprises de maximiser les profits des grands systèmes de stockage d'énergie en libérant le plein potentiel de l'intégration au réseau. Nos algorithmes innovants analysent et optimisent les offres sur cinq marchés énergétiques distincts, en tenant compte de facteurs tels que le prix, la volatilité, les frais de transfert et le coût de dégradation de la batterie. Cette approche holistique transcende les limites de la dépendance à un seul marché, garantissant un modèle commercial robuste et rentable pour vos batteries.

Nous utilisons une approche innovante basée sur des techniques mathématiques et d'apprentissage automatique avancées pour fournir des revenus sûrs aux propriétaires de batteries. En augmentant la faisabilité des projets de stockage, StackEase ouvre la voie à une meilleure intégration des sources d'électricité à faible teneur en carbone.

Notre méthode va au-delà de la diversification des revenus et de la maximisation des profits ; elle a pour priorité d'assurer le meilleur retour sur investissement tout au long de la durée de vie de la batterie.

Techno

 La force principale de StackEase réside dans son expertise des marchés de l'électricité, de l'optimisation mathématique avancée et des techniques d'apprentissage automatique. Notre outil de prise de décision utilise des stratégies d'apprentissage par renforcement et d'optimisation pour s'adapter à son environnement de marché et prendre la décision la plus optimale parmi les différents flux de revenus d'un point de vue technico-économique.

Ils croient en nous

Notre équipe

Offres d'emploi

Permanent / CDI
Marseille
Publié il y a 1 mois

Demandez une démonstration ou laissez un message

Prénom et nom
Votre email
Nom de l'entreprise
Veuillez indiquer la capacité de la batterie
Veuillez indiquer la puissance nominale de la batterie
Veuillez indiquer sur quels marchés la batterie peut obtenir des revenus.
Valeur sélectionnée : 6
Combien de mois de backtest souhaitez-vous simuler ?
Vous pouvez utiliser ce champ pour laisser un message ou pour spécifier d'autres informations que nous pourrions utiliser pour rendre les backtests plus précis : efficacités, puissances certifiées, limites SoC, ...
Retour en haut