Le dépôt de brevet fait suite à l’acceptation dans le programme NVIDIA Connect
Le logiciel propriétaire vise à optimiser les revenus, à réduire les risques de pénalité et à améliorer les performances du marché pour les actifs solaires à l’échelle des services publics, en se basant sur les prévisions météorologiques
TEL AVIV, Israël, le 20 janvier 2026 (GLOBE NEWSWIRE) — PRF Technologies Ltd. (NASDAQ: PRFX ) (“PRF” ou la “Société”) (anciennement “PainReform”) a annoncé aujourd’hui qu’elle avait déposé une demande de brevet couvrant des méthodes propriétaires de modélisation du microclimat au niveau de la centrale solaire, conçues pour améliorer de manière significative la précision des prévisions de production d’énergie solaire sur les marchés concurrentiels des services publics d’électricité.
Le brevet fait suite à l’admission au prestigieux programme NVIDIA Connect et vise à protéger la propriété intellectuelle fondamentale sous-jacente à DeepSolar Predict, la plateforme logicielle de prévision solaire de PRF Technologies. La technologie est conçue pour remédier à une limitation critique des prévisions solaires conventionnelles : la dépendance à l’égard des modèles météorologiques régionaux ou à grande échelle qui ne parviennent pas à saisir les conditions très localisées qui ont un impact direct sur la production d’électricité dans les centrales solaires individuelles.
En modélisant le comportement du microclimat propre à chaque installation solaire, l’approche brevetée vise à permettre des prévisions de production intra-journalières et à court terme plus précises qui reflètent les conditions réelles de fonctionnement plutôt que les moyennes régionales générales. Le système s’adapte en permanence à la dynamique environnementale locale, ce qui permet aux prévisions d’évoluer en temps réel en fonction des changements de conditions.
Une meilleure précision des prévisions a des implications commerciales directes pour les propriétaires et les exploitants d’actifs solaires, ainsi que pour les participants au marché de l’énergie. Des estimations de production plus fiables peuvent potentiellement soutenir un positionnement plus fort sur les marchés de l’électricité journaliers et intra-journaliers, réduire les pénalités financières dues aux erreurs de prévision, améliorer la capture des revenus pendant les conditions tarifaires favorables et améliorer la prise de décision opérationnelle dans les systèmes de contrôle des centrales et de gestion de l’énergie.