Gå til indholdet

Køberguide

Hvem det er til, hvad det ændrer, og hvordan man kommer i gang

Elpriserne på de baltiske og nordiske markeder bevæger sig nu hvert kvarter, falder under nul på blæsende dage og stiger brat, når vinden lægger sig. Ethvert aktiv, der kan flytte, hvornår det bruger eller leverer energi, en elkedel, en varmepumpe med tank, et batteri, tjener det meste af sin værdi på få timer i døgnet. Denne guide forklarer, hvem der kan gøre det til penge med NordShifts, og hvordan vi arbejder sammen.

Hvorfor det er vigtigt nu

01

Varmen elektrificeres

Fjernvarmeselskaber bygger elkedler, store varmepumper og akkumuleringstanke for at erstatte brændsel. Økonomien afhænger af at køre dem i de rigtige timer og byde ledig kapacitet ind på reservemarkederne uden nogensinde at true varmeforsyningen.

02

De baltiske markeder har ændret sig

Siden de baltiske net blev synkroniseret med det kontinentale Europa i februar 2025, køber landene selv deres balancereserver. Priserne på den fleksibilitet har været høje og falder nu, efterhånden som batterier tilsluttes. Ejere og långivere har brug for at vide, hvor indtægterne lander.

03

Tillid er flaskehalsen

Alle optimeringsværktøjer og tradere lover stærke resultater. Banker og bestyrelser beder oftere om beviser, der kan kontrolleres. NordShifts offentliggør hver prognose, før markedet lukker, og forsegler den i en kæde af fingeraftryk, så historikken ikke kan omskrives.

Hvad platformen allerede har vist

Graferne beregnes med platformens egne modeller og offentlige data og opdateres, når data gør. Hvert resultat er vurderet på data, modellerne aldrig har set.

Seks modeller for varmebehov, én ærlig test

Hver models fejl, når den forudsiger Helsinkis reelle fjernvarmebehov dagen før med samme morgens vejrprognose, over mere end to år uden for træningen. Lavere er bedre; punktet viser, hvor ofte 80 %-intervallet holdt (mål 80 %).

Resultaterne beregnes.

Hvor et batteri tjener mest på døgnets prisudsving

Hvad 1 MW af et totimersbatteri kunne tjene om året på day-ahead-prisernes udsving med perfekt forudviden, seneste 12 måneder, i euro. En øvre grænse, målt ens på alle markeder.

Resultaterne beregnes.

Hvad ubalanceprognosen var værd

Kalman-prognosens værdi for et batteri over to usete uger pr. prisområde, euro pr. MW pr. år.

Resultaterne beregnes.

Hvem bruger det

Syv typer organisationer får værdi af platformen. Find jeres for at se, hvad I får, hvad vi har brug for fra jer, og det bedste første skridt.

Fjernvarmeselskaber

Kommunale og private varmeselskaber med elkedler, varmepumper, kraftvarme og varmtvandslagre.

Bedste første skridt

En genkørsel af sidste år på jeres egne data.

Problemet

Hver dag skal I afgøre, hvilken enhed der laver varmen, hvornår tanken skal lades, og hvor meget kedelkapacitet der kan tilbydes som reserve, mens efterspørgslen afhænger af morgendagens vejr.

Hvad I får

  • Varmebehov lært fra jeres egen måler med et ærligt prognoseinterval for i morgen
  • En plan for hele anlægget: kraftvarme, kedler, varmepumpe og tank efter morgendagens priser
  • Udkast til reservebud inden for sikker margin, som vagthavende godkender
  • En genkørsel af tidligere år, der viser, hvad hvert aktiv er værd for anlægget

Hvad vi har brug for

Mindst 12 måneders timevis varmeproduktion, en liste over enheder med effekter og virkningsgrader samt brændsels- og netomkostninger.

Industrielle varme- og dampbrugere

Fødevare-, papir-, kemi- og andre virksomheder, der bruger procesvarme og bygger elkedler eller varmepumper.

Bedste første skridt

En dimensioneringsstudie på et års målerdata.

Problemet

Elektrificering af varme øger elregningen, hvis kedlen ikke kører i billige timer, og tilslutning og tarif ikke respekteres.

Hvad I får

  • Varmeomkostningen pr. time for hver kilde
  • En plan, der sikrer procesvarmen og undgår dyre timer
  • Et dimensioneringstjek af elkedel eller lager før investering

Hvad vi har brug for

Timevis varme- eller dampbehov, data fra elmåleren og nettariffen.

Batteriejere og uafhængige producenter

Ejere af store batterier, sol- og vindparker, der overvejer lagring.

Bedste første skridt

En revision af de seneste tre måneder.

Problemet

At vide, om optimeringen udnytter markedet, og hvordan indtægterne ændrer sig, når flere batterier tilsluttes.

Hvad I får

  • En månedlig kontrol af, hvad aktivet tjente mod den låste prognose og facit
  • Indtægter pr. kilde og prisområde: day-ahead, reserver og ubalance
  • En korttidsprognose for ubalanceprisen de næste 15–120 minutter

Hvad vi har brug for

Aktivets driftsdata (effekt pr. interval) og om muligt operatørens indtægtsopgørelse.

Långivere, fonde og investorer

Banker, infrastrukturfonde og family offices, der finansierer lagring eller elektrificering af varme.

Bedste første skridt

Ét aktiv, ét kvartal som eksempelrapport.

Problemet

Indtægtsberegninger kommer fra dem, der har gavn af dem. Uafhængige beviser, der kan kontrolleres, er sjældne.

Hvad I får

  • En uafhængig månedlig indtægtsrevision med henvisninger til den offentlige prognosehistorik
  • Værdi- og mætningstendenser pr. prisområde til due diligence
  • En långiverrapport i PDF, som kreditafdelingen kan kontrollere linje for linje

Hvad vi har brug for

Låntagerens drifts- og indtægtsdata, delt med låntagerens samtykke.

Aggregatorer og balanceansvarlige

Virksomheder, der samler fleksible aktiver og byder dem ind på reserve- og balancemarkederne.

Bedste første skridt

Et forsøg med to anlæg i jeres budproces.

Problemet

At tilføje varmeaktiver til en portefølje kræver pålidelige prognoser for, hvad hvert anlæg kan tilbyde time for time.

Hvad I får

  • Prognoser pr. anlæg for elkedlers og varmepumpers margin
  • Prognoser for morgendagens varmebehov med usikkerhed
  • Datastrømme via API

Hvad vi har brug for

Liste over de anlæg, I repræsenterer, og deres målerdata.

Rådgivere, installatører og energiservicevirksomheder

Rådgivende ingeniører, installatører af varmepumper og batterier, ESCO'er.

Bedste første skridt

Kør tre kundefiler sammen med os.

Problemet

Hvert tilbud har hurtigt brug for et troværdigt besparelsestal bygget på kundens egne data.

Hvad I får

  • Batteri- og varmeberegninger fra kundens målerfil på få minutter
  • Et tilbudsudkast og en PDF, som kunden kan læse
  • Uafhængige tal, der ikke afhænger af en leverandør

Hvad vi har brug for

Kundens målerfil og tarif.

Kommuner, myndigheder og forskere

Kommunale energiafdelinger, myndigheder, universiteter og styrelser, der planlægger elektrificering af varme.

Bedste første skridt

En afgrænset studie med et fast leverancepunkt.

Problemet

Planer for elvarme har brug for timevise data om priser, efterspørgsel og værdien af lagring, ikke årsgennemsnit.

Hvad I får

  • Timevise markeds- og varmedata med beskrevne metoder
  • Scenariestudier for elkedler, varmepumper og lagring
  • Resultater, der kan offentliggøres med klare kilder

Hvad vi har brug for

Afhænger af spørgsmålet; ofte er offentlige data nok.

Hvor pengene kommer fra i driften

Platformen skaber ikke i sig selv en ny indtægtskilde; den får eksisterende aktiver til at tjene mere og koste mindre. Det er håndtagene, hver koblet til et modul, I kan teste på egne data.

01

Køb strøm i de billige timer

Elkedler, varmepumper og lagertanke kører, når strømmen er billig, og tanken flytter varmen til de dyre timer. Anlægsoptimeringen viser besparelsen på jeres seneste år.

02

Tjen reserveindtægter sikkert

Ledig kedelkapacitet tilbydes reservemarkederne kun, når efterspørgselsintervallet viser, at varmeforsyningen er sikker, så indtægterne ikke kommer med forsyningsrisiko.

03

Sænk omkostningen ved prognosefejl

Hver fejlprognosticeret MW varme dækkes i sidste øjeblik med den dyreste enhed. En bedre day-ahead-prognose og et ærligt interval mindsker den omkostning.

04

Færre opstarter og mindre brændsel

Kraftvarme og kedler planlægges over døgnet med deres mindste last og opstartsomkostninger, så enhederne starter sjældnere og kører, hvor de er mest effektive.

05

Invester i den rigtige størrelse

Før I køber kedel, varmepumpe, tank eller batteri, viser genkørslen, hvad hver størrelse ville have tjent på jeres last og faktiske priser.

06

Dokumentation til bestyrelser og banker

Månedsrapporter sammenligner aktivernes indtægter med låste prognoser og facit, så finansiering og budgetter bygger på kontrollerede tal.

Vælg den model, der passer til anlægget

Ingen model er bedst for alle anlæg. Et lille net med kort historik har brug for noget andet end et bysystem med ti års data. Alle modeller nedenfor får de samme input, vurderes ens og kan justeres.

Lineær (ridge)

Styrke

Hver koefficient kan læses; træner på sekunder; stabil med kort historik.

Passer til

Første pilotprojekter, myndigheder og alle, der skal forklare hvert tal.

Kan justeres: alpha

Gradient boosting

Styrke

Stærk på tabeldata, håndterer helligdage og ikke-lineær adfærd, forklares med variabelvigtighed.

Passer til

Anlæg med et til tre års timedata.

Kan justeres: max_iter · learning_rate · max_leaf_nodes

Dybt kvantilnetværk

Styrke

Former alle 24 timer samlet og giver det mest pålidelige usikkerhedsinterval i referencestudiet.

Passer til

Reservebud, hvor intervallet er lige så vigtigt som prognosen.

Kan justeres: hidden · dropout · seeds · noise

Residualblokke (N-BEATS-type)

Styrke

Dybere netværk, hvor hver blok forklarer en del af prognosen; ofte bedre på usædvanlige dage.

Passer til

Store systemer med lang historik og uregelmæssige dage.

Kan justeres: hidden · blocks · dropout · seeds · noise

Rekurrent netværk (GRU)

Styrke

Læser vejr og varme time for time som nettets egen træghed; stærk ved kuldeperioder og tøvejr.

Passer til

Systemer med lange rør og langsom respons.

Kan justeres: hidden · dropout · seeds · noise

Temporalt foldningsnetværk

Styrke

Ser flere dage ad gangen med udvidede foldninger; hurtigere end det rekurrente netværk.

Passer til

Anlæg med tydelige døgnrutiner, fx industri.

Kan justeres: channels · dropout · seeds · noise

Transformer (opmærksomhed)

Styrke

Selvopmærksomhed forbinder enhver time de seneste tre døgn med enhver time i morgen og lærer mønstre over lang afstand.

Passer til

Store datasæt med komplekse uge- og helligdagsmønstre.

Kan justeres: d_model · layers · heads · dropout · seeds · noise

Ensemble af modeller

Styrke

Gennemsnitsberegner flere dybe modellers prognoser; normalt den mest stabile præcision og interval.

Passer til

Daglig drift, hvor pålidelighed betyder mere end træningstid.

Kan justeres: use_mlp · use_residual · use_tcn · use_gru · use_transformer · use_boosting

Sådan vælger og justerer en kunde

  1. 1Vi kører hver model på jeres egen historik med den samme day-ahead-test og viser resultaterne side om side: gennemsnitlig fejl, fejl de koldeste dage, fejl i spidstimen og hvor ofte intervallet holdt.
  2. 2I vælger ud fra det, der betyder noget for jer: laveste omkostning ved fejl, sikrest på kolde dage eller den mest forståelige model. Indstillinger som netværksstørrelse, antal gennemsnitsberegnede netværk eller træning med vejrstøj kan ændres og vurderes igen på få minutter.
  3. 3Den valgte model og dens indstillinger gemmes pr. anlæg og gentrænes på nye data, så sammenligningen kan gentages hver sæson.

Data bag

Alle kilder er offentlige eller kommer fra kunden. Offentlige kilder er gratis, og vilkårene tillader brug med kildeangivelse.

  • ENTSO-E Transparency Platform: europæiske day-ahead-priser, last, produktion, udfald og balancering
  • Baltic Transparency Dashboard: baltiske priser for balanceenergi og reserver
  • Fingrids åbne data (CC BY 4.0): finske ubalance-, reserve- og balancepriser
  • Energinet Energi Data Service (CC BY 4.0): dansk el til varme og ubalancepriser
  • Elering (gratis): baltiske og finske dagen-før-priser, en anden kilde
  • Helen Oy (CC BY 4.0): ti års timevis fjernvarmeproduktion i Helsinki
  • Open-Meteo (CC BY 4.0): vejrprognoser, som de blev udsendt, og reanalyse siden 1940
  • JEPX: Japans day-ahead-priser i ni områder
  • AEMO: Australiens markedspriser pr. fem minutter
  • ECB: euroens referencekurser
  • GIE AGSI+ og ENTSOG: europæiske gaslagre og gasstrømme
  • Jeres egne måler-, SCADA- og driftsdata, som kun bruges til jeres analyse

Sådan arbejder vi sammen

  1. 01

    En samtale på 30 minutter

    Vi lærer jeres aktiver og den beslutning, I vil forbedre, at kende og aftaler, om der findes data, der understøtter den.

  2. 02

    Et datatjek

    I sender en eksport, under NDA hvis I ønsker. Inden for en uge bekræfter vi skriftligt, hvad dataene kan og ikke kan understøtte.

  3. 03

    Genkørsel eller revision

    Vi genkører sidste år (eller reviderer de seneste måneder) på jeres data og viser resultatet, også hvor modellerne tager fejl.

  4. 04

    Daglig brug

    Hvis tallene holder, laves planen eller rapporten hver dag eller måned, og AI-agenterne skriver forklaringer, som jeres team godkender.

Ud over Baltikum og Norden

Det samme problem, aktiver der skal planlægges mod svingende elpriser, vokser hurtigst på markeder, der bygger batterier, solenergi og elektrisk varme eller køling. Disse markeder ser vi som naturlige næste skridt.

Fjernkøling er varmeplanlægning baglæns: koldtvandslageret lades, når strømmen er billig, og tømmes ved eftermiddagsspidsen. Den samme optimering og de samme prognosemodeller virker, hvilket åbner både varme og kolde markeder.

Japan

Marked

En day-ahead-børs (JEPX) med ni prisområder; i solrige timer i syd og vest falder priserne til bunden.

Hvorfor nu

Langsigtede dekarboniseringsauktioner finansierer netbatterier, og begrænsning af solkraft skaber daglige udsving.

Hvor NordShifts passer

Revision af batteriindtægter, planlægning omkring soltimer, varmepumper i industrien.

Data

JEPX-priserne er nu i platformens sammenligning.

Sydkorea

Marked

En omkostningsbaseret enhedspris (SMP), styret af børsen KPX; et realtidsmarked afprøves på øen Jeju.

Hvorfor nu

Statslige udbud giver 15-årige kontrakter på batterilagre på flere gigawatttimer, og store fjernvarmesystemer kører på kraftvarme.

Hvor NordShifts passer

Batteristyring og revision, fjernvarme med kraftvarme og lagring.

Data

Timevis SMP offentliggøres på den nationale portal for åbne data (gratis nøgle).

Singapore

Marked

Et halvtimesmarked (USEP), overvejende gasbaseret, med en aktiv national AI-strategi.

Hvorfor nu

Et af verdens største underjordiske fjernkølingsnet ved Marina Bay bruger varmelager; datacentre har brug for effektiv køling.

Hvor NordShifts passer

Planlægning af fjernkøling og datacenterkøling mod halvtimespriser.

Data

Månedsgennemsnit er offentlige; halvtimespriser fra markedsoperatøren.

Qatar

Marked

Intet engrosmarked: forsyningsselskabet køber og styrer produktionen centralt.

Hvorfor nu

Solkraften skal nå omkring 4 GW i 2030, og Qatar driver nogle af verdens største fjernkølingsanlæg med varmelager.

Hvor NordShifts passer

Optimering af fjernkøling og solprognoser; statslige og strategiske investorer i energiteknologi.

Data

Projektdata fra operatører; ingen offentlig spotpris.

Australien

Marked

Et realtidsmarked for energi med femminutters intervaller i fem regioner og åbne data.

Hvorfor nu

Den hurtigste batteriudbygning blandt store net: batterier sætter nu prisen i omkring en tredjedel af intervallerne.

Hvor NordShifts passer

Uafhængig indtægtsrevision for ejere og långivere, realtidsprognoser for prisen.

Data

AEMO-priserne er nu i platformens sammenligning.

Sådan udbygger investeringer produktet

Kernemodellerne, datastrømmene og den offentlige historik findes allerede. Investeringer gør dem til et produkt, der kører i kundernes drift og når nye markeder.

  1. Første 6 måneder

    Bevise det på kundernes anlæg

    • Pilotprojekter med to eller tre varmeselskaber på deres egne data
    • Samoptimering af reserver i anlægsplanlæggeren
    • Arbejdsflade pr. anlæg med login, alarmer og månedsrapporter
  2. 6 til 18 måneder

    Køre i driften

    • Daglige planer leveret til anlæggets styresystem
    • Modelkataloget justeret og gentrænet pr. kunde
    • Indtægtsrevision for långivere som løbende ydelse
    • Salg i Baltikum, Norden, Polen og Tyskland
  3. 18 til 36 måneder

    Nye markeder og køling

    • Fjernkølingsmodul til Singapore og Golfstaterne
    • Batterirevision og prisprognoser til Australien og Japan
    • Partnerskaber med aggregatorer og balanceansvarlige

Anvendelse af midler

  • Udvikling: to til tre data- og softwareingeniører
  • Pilotprojekter og integration med kundernes styresystemer
  • Certificering af sikkerhed og databeskyttelse til forsyningskunder
  • Adgang til markedsdata og partnerskaber i nye regioner

Hvilke data hjælper mest

  • Mindst 12 måneders timevis (eller 15-minutters) varmeproduktion eller elmåling; to vintre er bedre
  • Enhedsliste: effekter, virkningsgrader, mindste last, tankstørrelse og tab
  • Brændselspriser eller aftaler, nettariffer og tariffer
  • For batterier: drift pr. interval og indtægtsopgørelsen
  • CSV- eller Excel-filer er fine; intet skal installeres

Hvad NordShifts ikke er

  • Ikke en trader: vi har ingen markedslicens og byder ikke på jeres vegne; det gør jeres aggregator eller balanceansvarlige
  • Ikke en sort boks: hvert tal angiver sin kilde, og hver prognose offentliggøres, før markedet lukker
  • Ikke en udstyrssælger: tallene afhænger ikke af, hvilken kedel eller hvilket batteri I køber

Spørgsmål, købere stiller

Skal vi installere noget?

Nej. Et pilotprojekt kører på eksporterede filer. I daglig drift kan API'et eller en planlagt filudveksling bruges.

Hvor opbevares vores data?

På servere i EU. Filerne bruges kun til jeres analyse, deles aldrig og slettes efter anmodning. Der kan indgås NDA, før I sender noget.

Hvor præcise er prognoserne?

Se varmeprognoselaboratoriet og præcisionssiderne: hver model vurderes på data, den aldrig har set, mod simple basisprognoser, og den løbende historik er offentlig.

Hvad koster det?

Et pilotprojekt har en fast pris, der aftales, før arbejdet starter. Løbende brug er et årsabonnement dimensioneret efter jeres anlæg eller portefølje.

Hvilke markeder dækker I?

De baltiske og nordiske prisområder i dybden samt data for Tyskland, Frankrig, Italien, Storbritannien og andre europæiske områder.

Kontakt os

Hvis I driver, finansierer eller rådgiver om varme- eller lageraktiver, er den hurtigste måde at vurdere dette på at se det på egne data. NordShifts bygges af Girts Liepins, dataforsker med fokus på de baltiske og nordiske elmarkeder. Hvis I driver varme- eller lageraktiver, finansierer dem eller rådgiver dem, der gør, så skriv, og vi svarer inden for to hverdage.

For at første svar bliver nyttigt, så oplys gerne:

  • Jeres organisation og rolle
  • Jeres aktiver: type, MW, MWh, land eller prisområde
  • Den beslutning, I vil forbedre
  • Om I kan dele 12 måneders målerdata
Hvem NordShifts er til: fjernvarme, batteriejere og…