Les prévisions photovoltaïques sont importantes pour la programmation de l'énergie et la stabilité du réseau. Les méthodes traditionnelles pour les prévisions à court terme consistent à mélanger un ensemble de prévisions météorologiques numériques (NWP) en une seule sortie déterministe, qui est favorisée parce qu'elle est simple à mettre en œuvre dans les opérations. Cependant, les prévisions déterministes ne fournissent aucune information sur les risques marginaux ou sur la propension à l'évolution rapide des conditions météorologiques. En outre, avec l'avènement des techniques d'apprentissage automatique, certaines approches de prévisions déterministes peuvent être moins précises car elles ne s'appuient pas sur des listes de caractéristiques étendues pour ajuster les estimations.
Pour répondre à ces questions, Clean Power Research® a développé une prévision probabiliste SolarAnywhere® qui peut fournir des valeurs P1 - P99 pour les horizons à un jour. Cette capacité permet aux utilisateurs finaux de mieux gérer le risque financier dans les modèles de coûts non symétriques, en particulier pour les actifs photovoltaïques dans les zones climatiques complexes. SolarAnywhere Probabilistic Forecast est disponible dès aujourd'hui en version d'essai pour tous les clients détenteurs d'une licence SolarAnywhere Forecast.
La figure 1 ci-dessous présente la fourchette probabiliste de l'irradiation (GHI) à une heure donnée, plutôt qu'une valeur unique. Pour certains jours, les incertitudes sont plus importantes, ce qui peut avoir un impact sur la prise de décision dans les marchés à un jour.
Figure 1 : Exemple de sortie des prévisions probabilistes de SolarAnywhere
Les prévisions probabilistes sont particulièrement utiles les jours nuageux, où l'éventail de l'irradiation est plus large. Comme le montre l'exemple de la figure 2, le pic GHI a un P10 à P90 d'environ 210 W/m2 à 380 W/m2. Ce type d'information aide les négociants à gérer le risque d'une très faible production d'électricité.
Figure 2 : Incertitude de l'éclairement énergétique par temps nuageux
Figure 3 : Incertitude sur l'irradiation dans des conditions ensoleillées
Formation et validation
Les prévisions probabilistes de SolarAnywhere ont été créées à l'aide d'une architecture de modèle probabiliste à base de mélange d'experts. Pour entraîner le modèle et développer les courbes de probabilité, des caractéristiques provenant de plusieurs sources satellitaires et modélisées ont été intégrées et la perte de log-vraisemblance négative entre l'irradiance prédite et les mesures d'irradiance de référence au sol a été minimisée.
L'ensemble des données d'entraînement couvre trois années de mesures provenant de stations météorologiques de haute qualité situées dans différentes zones climatiques d'Amérique du Nord. La prévision probabiliste SolarAnywhere s'est avérée plus performante que la référence Global Forecast System (GFS) pour toutes les mesures de précision sur une période d'évaluation pluriannuelle utilisant les prévisions rétrospectives de SolarAnywhere. La figure 4 ci-dessous résume les mesures de performance critiques. Un document de validation complet est disponible sur demande.
Avertissement : les mesures de précision sommaires ne reflètent pas nécessairement les performances des prévisions dans un lieu spécifique. Pour une précision spécifique à un site, nous recommandons d'utiliser des prévisions historiques (hindcasts) pour l'analyse.
Les prévisions probabilistes de SolarAnywhere prennent en charge les opérations day-ahead avec une couverture allant jusqu'à 40 heures dans le futur. Tous les détails sont disponibles dans le centre de support. Vous pouvez également vous référer à la collection Postman de SolarAnywhere pour plus de détails sur l'API.
| Paramètres | Valeur |
|---|---|
| Champs de sortie |
Irradiance horizontale globale (GHI) Irradiance dans le plan du réseau (POAI) |
| Horizon de prévision | 1 - 36 heures à partir de l'heure de début |
| Heure de début des prévisions | Au moins 4 heures dans le futur |
| Résolution spatiale | ~3 km |
| Résolution temporelle | 60 minutes |
| Couverture géographique | États-Unis contigus (CONUS) |
| Probabilités | 1 - 99 |
| Accès à l'API | Clé API ; Asynchrone |
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