Die Solar- und Windstromprognosen von Reuniwatt für die kommenden Stunden werden mit Hilfe unterschiedlicher Technologien erstellt: die Verarbeitung von Echtzeit-Satellitenbildern mehrerer geostationärer Satelliten, numerische Wettervorhersagemodelle (NWP) und künstliche Intelligenz. HourCast ist weltweit und bis zu 6 Stunden im Voraus verfügbar.
Unsere Solarstromprognose basiert auf dem Bewegungsvektor der Wolken, welcher aus Satellitendaten berechnet wird, und stellt die effizienteste Methode auf dem Markt dar. Unsere Intraday-Windstromprognosen kombinieren Echtzeit-Produktionsdaten, Prognosen mittels NWP-Modellen und Machine Learning Verfahren für optimale Ergebnisse.
Verbesserte Präzision für jedes Klima
Verbesserte Präzision für jedes Klima
Die Reuniwatt hat mehrere Methoden entwickelt, die für alle Klimaregionen effizient sind: Insel-, Küsten-, Bergregionen…
Wir verlassen uns auf hochwertige Datenquellen: Die Beobachtungsleistung der Satelliten wird von der betreffenden Raumfahrtbehörde garantiert, während die NWP-Modelle von der Wissenschaft ständig verbessert werden.
Weltweite Abdeckung dank 5 Satelliten
Weltweite Abdeckung dank 5 Satelliten
Die Reuniwatt empfängt die Live-Bilder von fünf geostationären Satelliten und ermöglicht so einen weltweit verfügbaren Solarstrom-Prognosedienst. Für Windstromprognosen kombinieren wir globale und regionale Wettermodelle mit KI-Techniken, um die besten Prognosen für Ihre Standorte und Ihr Portfolio zu erzielen.
Schneller Einsatz und Wartungsfreiheit
Schneller Einsatz und Wartungsfreiheit
Die Intraday-Prognoseverfahren von Reuniwatt erfordert keine Hardware-Installation. Da es sich auf Satellitenbilder stützt, ist es sehr schnell und wartungsfrei einsetzbar.
Die von Reuniwatt entwickelte Methode für Intraday-Solarstromprognosen (von 10 bis 15 Minuten bis zu 6 Stunden im Voraus) basiert auf den effizientesten Methoden zur Umwandlung von Satellitendaten in Einstrahlungskarten.
Die Verwendung von Intraday-Solarvorhersagen auf Grundlage der Satelliten-to-Irradiance-Methode hat viele Vorteile im Vergleich zu traditionellen Wettervorhersagen. Sie ermöglicht die Einbeziehung von Daten über ein großes Gebiet in Echtzeit und vervollständigt somit auf wirkungsvolle Weise jene Wettermodelle, welche auf direkten Beobachtungen beruhen.
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Präzise Wettervorhersagen sind die Grundlage für exakte Windstromprognosen. Auf der Basis solider Forschung und Entwicklung hat Reuniwatt eine optimierte Vorhersagemethode entwickelt, welche zahlreiche Wettermodelle mit Deep-Learning-Techniken kombiniert. Diese Resultate geben uns Recht: Dank unserer intelligenten Intraday-Windstromprognosen können Sie mit den Produktionsschwankungen dieser Energiequelle besser umgehen und erhalten gleichzeitig Vorhersagen von höchster Qualität, wie sie in der Regel von Energieversorgern und Netzbetreibern gefordert werden.
Erfahren Sie mehr über die Qualität unserer Windstromprognosen und fordern Sie eine kostenlosen Demo an:
Methode
Satellitenbilder ermöglichen die Überwachung von Wolkenmassen in großem Maßstab und bieten gleichzeitig eine hochaufgelöste Möglichkeit zur Überwachung der meteorologischen Umgebung von Solaranlagen. Intraday-Vorhersagen stützen sich auf Methoden zur Abbildung der Sonneneinstrahlung mit Hilfe von Satellitenbildern. Die Bewegungsrichtung der Wolken wird durch die Verarbeitung mehrerer aufeinanderfolgender Bilder bestimmt, was eine Prognose der Wolkendecke an einem bestimmten Ort ermöglicht.
Unsere Intraday-Windstromprognosen erzielen Spitzenergebnisse auf der Basis von NWP-Modellen in Verbindung mit künstlicher Intelligenz. Darüber hinaus berücksichtigen wir Echtzeit-SCADA-Daten, um unsere stundenweisen Prognosen laufend zu aktualisieren.
Die Verwendung von Satelliten- und SCADA-Daten für Intraday-Solar- und Windstromprognosen hat viele Vorteile gegenüber traditionellen meteorologischen Vorhersagen, denn sie ermöglicht:
- Das Miteinbeziehen von Echtzeit-Daten über eine große Fläche hinweg, wodurch meteorologische Modelle unmittelbar und effizient ergänzt werden können.
- Die Wolkenbewegungen, welche einen direkten Einfluss auf die am Boden eingehende Sonneneinstrahlung haben, können im Detail verfolgt werden.
Darüber hinaus können wir durch den Einsatz von Deep-Learning-Techniken eine noch höhere Prognosegenauigkeit erreichen.
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