Backtests oder Hindcasts<\/strong> sind historische Solar- oder Windstromprognosen. Sie werden verwendet, um einen Einblick in die zu erwartende Vorhersagegenauigkeit an einem bestimmten Standort zu erhalten. Aus den Daten der Vergangenheit werden historische Day-Ahead- oder Intraday-Prognosen erstellt. Diese Simulationen erm\u00f6glichen es, die Parameter von Solaranlagen in der fr\u00fchen Planungsphase zu bestimmen und die Genauigkeit der Solarstromprognosen f\u00fcr einen bestimmten Standort zu bewerten.<\/p>\n<\/div> Historische Sonnen- und Windprognosen erm\u00f6glichen es dem Nutzer, in der fr\u00fchen Planungsphase Kraftwerksparameter zu bestimmen und die Genauigkeit der Prognosen f\u00fcr einen bestimmten Standort zu bewerten.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Backtests k\u00f6nnen f\u00fcr jeden Ort der Erde durchgef\u00fchrt werden. Wir st\u00fctzen uns auf numerische Wettervorhersagen und Satellitenbilder.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Die Integration von Backtests in Simulationen w\u00e4hrend des detaillierten Entwurfsprozesses und deren Einspeisung in das Energiemanagementsystem (EMS) und\/oder das Steuerungssystem erm\u00f6glicht eine Feinabstimmung der Entscheidungsprozesse in Bezug auf die Wetterbedingungen.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Ein Hindcast oder Backtest ist eine Vorhersage, die in der Gegenwart auf der Grundlage vergangener Daten berechnet wird. F\u00fcr einen bestimmten Standort und einen bestimmten Zeitraum werden die Echtzeitbedingungen z.B. mithilfe unserer SunSat™ Zeitreihe<\/strong> <\/a>simuliert, um die einfallende Bestrahlungsst\u00e4rke zu ermitteln. Historische Prognosen werden dann auf der Grundlage unserer HourCast™<\/a> <\/strong>und DayCast™<\/a><\/strong>-Algorithmen berechnet.<\/p>\n Hindcasts sind weltweit verf\u00fcgbar und basieren auf robusten Daten von mehreren geostation\u00e4ren Wettersatelliten und numerischen Wettervorhersagemodellen. Sie geben einen klaren Hinweis darauf, was in Bezug auf die Vorhersageleistung zu erwarten ist. Hindcasts k\u00f6nnen sich als n\u00fctzlich erweisen, um Entscheidungsprozesse im Zusammenhang mit dem Wetter zu verfeinern und realistische Ertragssch\u00e4tzungen f\u00fcr<\/p>\n Bestimmen Sie die Vorhersagequalit\u00e4t im Voraus<\/p>\n<\/div><\/li> Hilfe bei der Feinabstimmung des Energiemanagementsystems<\/p>\n<\/div><\/li> Erm\u00f6glicht die Ermittlung realistischer Einnahmesch\u00e4tzungen in der Phase der Einnahmestudie<\/p>\n<\/div><\/li> Hilfe bei der Dimensionierung von PV+BESS-Systemen, insbesondere f\u00fcr netzunabh\u00e4ngige Anwendungen<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul><\/div><\/div>![\"Reuniwatt](\"https:\/\/reuniwatt.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2025\/02\/Solar-Wind-Power-Hindcast-Backtest-600x343.jpg\" "\\"Solar-Wind-Power-Hindcast-Backtest\\"")
<\/span><\/div>Bestimmen von Parametern von Wind- oder Solaranlagen<\/h2><\/div><\/div>
Bestimmen von Parametern von Wind- oder Solaranlagen<\/h3>\n
Weltweite Verf\u00fcgbarkeit<\/h2><\/div><\/div>
Weltweite Verf\u00fcgbarkeit<\/h3>\n
Feinabstimmung der Entscheidungsprozessen<\/h2><\/div><\/div>
Feinabstimmung der Entscheidungsprozessen<\/h3>\n
<\/i>Methode<\/strong><\/h2>\n<\/div>
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![\"Reuniwatt](\"https:\/\/reuniwatt.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2024\/08\/Backtest.png\" "\\"Backtest\\"")
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