Las previsiones fotovoltaicas son importantes para la programación de la energía y la estabilidad de la red. Los métodos tradicionales de previsión a corto plazo consisten en mezclar un conjunto de predicciones meteorológicas numéricas (NWP) en un único resultado determinista, lo cual es preferible porque es fácil de aplicar en las operaciones. Sin embargo, las previsiones deterministas no transmiten ninguna información sobre los riesgos marginales o la propensión a cambios rápidos de los patrones meteorológicos. Además, con la llegada de las técnicas de aprendizaje automático, algunos enfoques de previsión determinista pueden ser menos precisos porque no aprovechan las amplias listas de características para ajustar las estimaciones.
Para resolver estos problemas, Clean Power Research® ha desarrollado SolarAnywhere® Probabilistic Forecast, capaz de proporcionar valores P1 - P99 para horizontes diarios. Esta capacidad permite a los usuarios finales gestionar mejor el riesgo financiero en modelos de costes no simétricos, especialmente para activos fotovoltaicos en zonas climáticas complejas. SolarAnywhere Probabilistic Forecast está disponible desde hoy como prueba para todos los clientes con licencia de SolarAnywhere Forecast.
La figura 1 muestra el rango probabilístico de irradiancia (GHI) en una hora determinada, en lugar de un valor único. Para algunos días, las incertidumbres tienen un margen mayor que puede afectar a la toma de decisiones en los mercados diarios.
Figura 1: Ejemplo de previsión probabilística de SolarAnywhere
Las previsiones probabilísticas son especialmente útiles en días nublados, en los que el rango de irradiancia es mayor. Como se ve en el ejemplo de la Figura 2, el GHI máximo tiene un P10 a P90 de unos 210 W/m2 a 380 W/m2. Este tipo de información ayuda a los operadores a gestionar el riesgo de una producción muy baja.
Figura 2: Incertidumbre de la irradiancia en condiciones nubosas
Figura 3: Incertidumbre de la irradiancia en condiciones soleadas
Formación y validación
La previsión probabilística de SolarAnywhere se creó utilizando una arquitectura de modelo probabilístico de mezcla de expertos. Para entrenar el modelo y desarrollar las curvas de probabilidad, se incorporaron características de varios satélites y fuentes basadas en modelos y se minimizó la pérdida de log-verosimilitud negativa entre la irradiancia prevista y las mediciones de irradiancia reales en tierra.
El conjunto total de datos de entrenamiento abarca tres años de mediciones de estaciones meteorológicas de alta calidad en varias zonas climáticas de Norteamérica. El pronóstico probabilístico de SolarAnywhere superó al sistema de pronóstico global (GFS) en todas las métricas de precisión durante un periodo de evaluación de varios años utilizando los pronósticos retrospectivos de SolarAnywhere. La figura 4 resume las métricas críticas de rendimiento, con un documento de validación completo disponible bajo petición.
Descargo de responsabilidad: Los parámetros de precisión resumidos no reflejan necesariamente el rendimiento de las previsiones en un lugar concreto. Para una precisión específica de cada lugar, recomendamos utilizar previsiones históricas (hindcasts) para el análisis.
La previsión probabilística de SolarAnywhere permite realizar operaciones diarias con una cobertura de hasta 40 horas en el futuro. Los detalles completos están disponibles en el centro de soporte. También puedes consultar la Colección Postman de SolarAnywhere para obtener detalles de la API.
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Campos de salida |
Irradiancia horizontal global (GHI) Irradiancia en el plano del conjunto (POAI) |
| Horizonte de previsión | 1 - 36 horas desde la hora de inicio |
| Hora de inicio de la previsión | Al menos 4 horas en el futuro |
| Resolución espacial | ~3 km |
| Resolución temporal | 60 minutos |
| Cobertura geográfica | Estados Unidos contiguos (CONUS) |
| Probabilidades | 1 - 99 |
| Acceso a la API | Clave API; Asíncrono |
Pruébelo.
Para acceder a la Previsión Probabilística, convertirse en socio o informarse sobre otros servicios de datos de SolarAnywhere, póngase en contacto con support@solaranywhere.com.