Mit unseren Produkten
Erneuerbare ermöglichen
Exakte Intraday-, DayAhead und Long-term-Vorhersagen
Präzise Leistungs- und Ertragsprognosen von Windenergie- und Photovoltaikanlagen
Wir erstellen Leistungs- und Ertragsprognosen von Windkraft- und Photovoltaikanlagen auf Grundlage eines lernenden Algorithmus. Damit erhältst Du eine realitätsnahe Einschätzung, wie viel Energie Dein Wind- oder Solarpark innerhalb des Tages, am nächsten Tag oder über einen längeren Zeitraum produzieren wird. Diese Prognosen stellen wir als individuelle und bedarfsgerechte Leistungspakete bereit.
Unsere Vorgehensweise
Mit unseren Machine-Learning-Modellen erstellen wir Leistungs- und Ertragsvorhersagen auf Basis von Wetterdaten sowie von historischen und aktuellen Produktionsdaten. Wir beziehen in unsere Berechnungen meteorologische Parameter wie Luftdruck, Temperatur, Sonneneinstrahlung, Bewölkung, Windgeschwindigkeit und -richtung aus verschiedenen Höhen mit ein. Mikrofaktoren wie Topografie, Parkwirkungseffekte und Vereisung ergänzen die Prognose und erhöhen deren Präzision. Durch ein regelmäßiges Re-Training der Machine-Learning-Modelle wird die Vorhersage fortlaufend optimiert. Die Prognose erfolgt je nach Bedarf für den gesamten Erzeugungspark oder für einzelne Turbinen beziehungsweise Solarmodule. Die Vorhersagen sind als Intraday-, DayAhead-, Langzeit-, Konstruktions-, Wartungs- oder handelsoptimierte Prognose verfügbar.
Bessere Prognosen zahlen sich aus – ein Rechenbeispiel
Für eine Abweichung der Einspeisemenge in Bezug auf die DayAhead-Prognose wird ein Ausgleichsenergiepreis durch die Übertragungsnetzbetreiber als Umlage erhoben. Durch eine optimierte Prognose um bereits wenige Prozentpunkte können mehrere Tausend Euro gespart werden. So werden verlässlichere DayAhead- Verträge und eine verbesserte Umsatzplanung für den Anlagenbetreiber ermöglicht.
Deine Vorteile
- Optimale Kalkulation der Erzeugungsmenge und der Erträge
- Steigerung der Erträge durch Einbeziehung relevanter Marktdaten
- Verbesserte Datenlage zur Sicherung der Netzstabilität
- Vermeidung von Konventionalstrafen durch genaue Meldung der Einspeisemenge
- Identifikation idealer Zeitfenster für die Anlagenwartung
- Optimierter Anlagenbetrieb
DayAhead- und Long-term-Prognosen
Unsere DayAhead- und Long-term-Prognosen werden mit Gradient-Boosting-Modellen berechnet, die anhand historischer Wetterdaten und Ihrer Produktionsdaten trainiert werden. Wir liefern diese Prognosen jeden Morgen für den/die nächsten Tag(e) aus. Sie beginnen um 00:00 Uhr des Folgetages mit einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten und können bis zu 4 Tage umfassen.
Wenn Du einen Zeitraum von mehr als 24 Stunden hintereinander bestellst, erhältst Du mehrere Vorhersagen für dieselbe Zeit aufgrund von Überschneidungen in den Vorhersagefenstern. Wir empfehlen in diesem Fall die Verwendung der jeweils aktuellsten Vorhersagen zu verwenden. Auf Wunsch können wir auch die veralteten Vorhersagen überschreiben, wenn die vereinbarte Art der Datenübermittlung dies zulässt. Zusätzlich bieten unsere Langzeitertragsprognosen schnelle und detaillierte Standortbewertungen, die eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen.
Intraday-Prognosen
Zur Berechnung unserer kurzfristigen Intraday-Prognosen trainieren wir ein neuronales Netz mit historischen Wetter- sowie Produktionsdaten und streamen darüber hinaus die aktuellen Live-Daten in unser System, um fortlaufend Intraday-Prognosen zu liefern.
Um Deine Live-Daten in unsere Prognosen einfließen zu lassen, muss verbindlich vereinbart werden, wie die Daten abgerufen werden können. Grundsätzlich sind alle gängigen Methoden der Datenübermittlung möglich. Solltest Du die Art der Übermittlung einmal ändern wollen, bitten wir um eine Vorankündigung mit der Frist von einer Woche, um unser System entsprechend neu zu konfigurieren. Auf Wunsch kann die Verbindung auch verschlüsselt werden, um eine sichere Datenübertragung zu gewährleisten.
Module für volle Flexibilität in der Ertragsprognose
Vorhersagemodule
Die hinsichtlich der Luftdichte angepasste Leistungskennlinie Deiner Windkraftanlage wird mit der Wettervorhersage zur Ermittlung der Ertragsprognose zusammengeführt. Auch für Deine Solaranlage haben wir eine passende Lösung.
Das Machine-Learning-Modell wird mit historischen Produktionsdaten und Wettervorhersagen trainiert, um so die gelernten Muster auf die aktuellen Wettervorhersagen anzuwenden und die Ertragsprognose zu erstellen.
Durch Live-Produktionsdaten wird die Ertragsprognose für enge Zeitfenster wie z. B. für die Strombörse optimiert.
Optimierungsmodule
Wir analysieren die Ereignisse Deiner Erzeugungsanlagen, um Beeinflussungen zu identifizieren und die Vorhersagen zu präzisieren.
Das Re-Training des Machine- Learning-Modells erfolgt auf Basis neuer Produktionsdaten.
FAQ
Wie funktioniert euer Machine Learning?
Mit Machine Learning identifizieren wir Muster und Zusammenhänge innerhalb verschiedener Daten. Diese Muster werden nach dem Modelltraining mittels des erstellten Modells auf die unbekannten Datensätze angewendet, um die Vorhersagen zu erstellen. Details kannst Du gerne direkt bei uns erfragen.
Woher kommen eure Wetterdaten?
Grundlage unserer Produktionsvorhersagen bilden numerische Wettervorhersagen (NWM – numerical weather prediction) unterschiedlicher Anbieter, die von uns von Fall zu Fall kombiniert betrachtet und verarbeitet werden.
Kann ein Vertrag innerhalb einer bestimmten Laufzeit aufgestockt werden?
Wir sind dein Partner in allen Belangen. Spreche uns bitte an und wir finden gemeinsam eine Lösung.
Können neu errichtete Turbinen in einen bestehenden Vertrag integriert werden?
Ja, bestehende Verträge können erweitert werden.
Wie ist die Kommunikation mit euch aufgebaut?
Du bekommst bei uns einen festen Ansprechpartner, der Dir zur Verfügung steht und Dich mit Rat und Tat in allen Fragen unterstützt.
Unsere Experten sind Deine Ansprechpartner