DayCast™ ist das Produkt von Reuniwatt zur Erstellung von Day-Ahead-Solar- und Windstromprognosen. Unsere Algorithmen basieren auf für die Sonneneinstrahlungsberechnung optimierten meteorologischen Modellen, die mit künstlicher Intelligenz und statistischen Modellen kombiniert werden. Sie prognostizieren die Sonneneinstrahlung und die PV-Produktion bis zu 10 Tage im Voraus.

Globale Reichweite bei hoher lokaler Genauigkeit

Globale Reichweite bei hoher lokaler Genauigkeit

Unsere Algorithmen für Day-Ahead-Solarstromprognosen liefern weltweit Vorhersagen der Solar- und Windstromproduktion. Darüber hinaus verwendet Reuniwatt regionale meteorologische Modelle, um eine hohe zeitliche und räumliche Auflösung für den ausgewählten Standort zu gewährleisten.

Diversifizierung der Quelldaten

Diversifizierung der Quelldaten

Die Day-Ahead-Solarstromprognosen von Reuniwatt integrieren Bewölkungsparameter aus verschiedenen Quellen und erreichen somit eine erhöhte Zuverlässigkeit.

Verbesserte Abbildung der Wolken in Wettermodellen

Verbesserte Abbildung der Wolken in Wettermodellen

Die klassischen Wettervorhersagen priorisieren die gründliche Untersuchung der Entwicklung der Wolkendecke nicht. Reuniwatt hingegen forscht kontinuierlich an deren Modellierung, da sie die Hauptquelle für Schwankungen in der Photovoltaik-Stromerzeugung sind.

Methode

DayCast™ ist eine von Reuniwatt entwickelte Wettervorhersagetechnik, die speziell auf die Day-Ahead Prognose von einem Tag bis zu einer ganzen Woche im Voraus von Bewölkung und Sonneneinstrahlung optimiert wurde, sowie auf Wind und das Windfeld in verschiedenen Höhen..

DayCast™ kombiniert mehrere numerische meteorologische Modelle, um die Robustheit der Prognosen zu verbessern. Dank künstlicher Intelligenz lernen unsere Modelle, die lokalen Phänomene besser zu berücksichtigen.

DayCast™ ist weltweit verfügbar und bietet viele Parameter, die für die Prognosen des nächsten Tages nützlich sind:

  • Simulation mittels eines Wettermodells, das regionale Besonderheiten integriert
  • Integration externer Wetterdaten, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern
  • Häufige Aktualisierungen der Simulationen
  • Initialisierung hochaufgelöster, wolkenauflösender, regionaler Modelle mittels innovativer Datenassimilationsmethoden

Merkmale

  • Prognosen für einzelne Standorte, Portfolios oder größere Gebiete

  • Self-learning Modul zur kontinuierlichen Leistungsverbesserung

  • Prognosehorizont bis zu 10 Tage im Voraus

  • Prognosen zur globalen Einstrahlungsstärke und Solarstromerzeugung

  • Windgeschwindigkeit und Windrichtung in stündlicher Auflösung

  • Flexibler Datentransfer (FTP, E-Mail, API,…) und -format (XML, JSON, CSV…)

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