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Modèle de données prévisionnelles SolarAnywhere

Le modèle de prévision SolarAnywhere® est construit à l'aide des algorithmes les plus avancés développés par le Dr Richard Perez de l'Université d'Albany - Université d'État de New York (SUNY-Albany).1Il utilise une combinaison de deux méthodologies : l'approche CMV (Cloud Motion Vector) par satellite et le mélange stochastique de modèles de prévision numérique du temps (NWP).

Les prévisions SolarAnywhere à court terme, généralement de 1 minute à 5 heures, sont principalement générées à l'aide de l'approche CMV. L'approche CMV utilise des images satellites séquentielles pour prévoir l'emplacement futur des nuages. De nouvelles images satellites sont obtenues et traitées dès qu'elles sont disponibles afin de minimiser la latence et d'améliorer la précision des prévisions.

Aux horizons de prévision compris entre 5 heures et 7 jours, le modèle met en œuvre un mélange optimisé de modèles de prévision numérique du temps (NWP). Le mélange varie selon le lieu et l'horizon de prévision. Avant le mélange, les données NWP - y compris l'humidité relative et la fraction de la couverture nuageuse - sont converties en irradiance à l'aide des modèles de transfert radiatif par ciel clair de SolarAnywhere.

Comme les prévisions de SolarAnywhere utilisent un mélange de prévisions satellitaires de vecteurs de mouvement des nuages et de PNT, elles saisissent les effets de la variabilité de la couverture nuageuse à court terme ainsi que les tendances atmosphériques localisées à plus grande échelle. Les prévisions de SolarAnywhere peuvent être utilisées en conjonction avec les services de modélisation énergétique de SolarAnywhere pour fournir des prévisions de production d'énergie solaire.

Les prévisions de SolarAnywhere ont fait preuve d'une précision inégalée dans le secteur. Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'entraîner le modèle sur un site spécifique et de fournir des données mesurées pour obtenir une précision élevée, les données fournies par le client peuvent être utilisées pour améliorer les performances des prévisions avec les prévisions avancées de SolarAnywhere.

Les données relatives à l'irradiation, à la météo et à l'énergie peuvent être consultées via une API ou transmises par SFTP ou par courrier électronique. La fiabilité et l'actualité des données étant essentielles dans la plupart des applications de prévision solaire, une disponibilité garantie de >99,9% est offerte.


Références

1 Perez R, Schlemmer J, Kivalov S, Dise J, Keelin P, Grammatico M, Hoff T, Tuohy A. 2018. Une nouvelle version du modèle de prévision solaire SUNY : Une approche évolutive de la formation du modèle spécifique au site . IEEE PVSC ; WCPEC 7, Waikoloa, HI (États-Unis). Lien