Eine genaue Prognose der erneuerbaren Energieproduktion, insbesondere für Wind- und Solarenergie, ist aufgrund der stochastischen Natur dieser Energiequellen entscheidend. Erneuerbare Energien sind stark von den Wetterbedingungen abhängig, die sich in unterschiedlichen Zeitskalen erheblich unterscheiden können. Daher ist eine präzise Prognose unerlässlich, um eine effiziente und zuverlässige Integration erneuerbarer Energien in das Netz zu gewährleisten. Der Erfolg solcher Prognosen hängt maßgeblich von der Genauigkeit der numerischen Wettervorhersage (NWP) ab.

Die Nutzung mehrerer NWP-Quellen kann die Genauigkeit von kurzfristigen Prognosen erneuerbarer Energien erheblich verbessern. NWPs liefern Schätzungen zukünftiger Wetterbedingungen, und die Analyse von Wetterereignissen aus mehreren Quellen verbessert die Vorhersagegenauigkeit, indem sie ein detaillierteres Verständnis der meteorologischen Bedingungen bietet. Außerdem verwendet jedes Modell seine eigenen Datenassimilationsmethoden und unterschiedliche Anfangs- und Randbedingungen. Es ist auch nützlich, potenzielle Wetterszenarien zu erkennen. Darüber hinaus bietet die Verwendung mehrerer NWP-Quellen Prognoseintervalle und ein besseres Verständnis der Prognoseunsicherheit, um Wetterereignisse genau zu bewerten. Während einige Modelle in einer Region besser funktionieren, tun andere dies nicht. Mehrere NWP-Quellen haben einige Vorteile unter den regionsspezifischen Bedingungen. Mit all diesen genannten Vorteilen bietet die Verwendung mehrerer NWP-Quellen offensichtlich erhebliche Vorteile für die Energieprognosemodellierung.

Sowohl statistische als auch physikalische Prognosemodelle für erneuerbare Energien basieren auf NWP-Daten, und die Genauigkeit dieser Modelle korreliert mit der Leistung der NWPs. NWPs werden in der Regel mehrmals täglich durchgeführt, um aktuelle Informationen zu liefern, und genaue Prognosen sind unter stabilen Wetterbedingungen besser erreichbar. Die wichtigsten Vorteile der Verwendung mehrerer NWP-Quellen bei der Prognose der erneuerbaren Energieproduktion sind eine verbesserte Prognosegenauigkeit, ein breiteres Spektrum von Wetterszenarien, eine reduzierte Prognoseunsicherheit und eine verbesserte standortspezifische Prognose.

Bei Algopoly erstellen wir hochpräzise Wind- und Solarenergieprognosen durch die Nutzung zahlreicher NWP-Quellen. Unser Ansatz berücksichtigt vollständig die geografischen und Wetterstabilitätsfaktoren für jeden erneuerbaren Energiepark und gewährleistet zuverlässige Prognosen, die durch robuste Datenhandhabungspraktiken unterstützt werden.

Datenverarbeitung ist ein entscheidender Bestandteil der Prognose erneuerbarer Energieproduktion, insbesondere für Solar- und Windparks. Genaue Prognosen hängen von der effektiven Verwaltung historischer Produktionsdaten und mehrerer NWP-Datensätze ab. Dies beinhaltet die Reinigung, Vorverarbeitung und Integration von Daten, um zuverlässige Prognosemodelle aufzubauen. Eine schlechte Datenverarbeitung kann zu ungenauen Prognosen führen, was zu erheblichen betrieblichen und finanziellen Kosten führt.

• Ausreißererkennung: Die Erkennung von Ausreißern ist unerlässlich, um verzerrte Ergebnisse zu verhindern und die Genauigkeit von Prognosemodellen zu gewährleisten. Ausreißer können statistische Messungen verzerren und irreführende Muster erzeugen. Das Erkennen und Verwalten von Ausreißern zeigt echte zugrunde liegende Datenmuster auf, was zu einer genaueren Analyse führt. Ausreißer können durch Sensorfehler, Wartungsaktivitäten oder ungewöhnliche Wetterereignisse entstehen. Bei Algopoly verwenden wir statistische Methoden, um Ausreißer zu identifizieren und zu beheben, um robuste und zuverlässige Prognosen zu gewährleisten.

• Kapazitätsänderungen im Laufe der Zeit: Die Produktionskapazität erneuerbarer Energien ist dynamisch und schwankt aufgrund von Wartung, Upgrades oder natürlicher Verschleiß. Die Berücksichtigung dieser Änderungen ist entscheidend für die Aufrechterhaltung genauer Prognosemodelle.

• Anomalien aufgrund extremer Wetterbedingungen: Extreme Wetterbedingungen können Anomalien in den Produktionsdaten verursachen, die die Integrität von Prognosemodellen beeinträchtigen. Die Einbeziehung von Mechanismen zur Erkennung und Anpassung dieser Anomalien gewährleistet die Modellgenauigkeit. Die Analyse historischer Wetterdaten hilft dabei, den Einfluss auf die Produktion zu verstehen, sodass Modelle entwickelt werden können, die solche Anomalien vorhersagen und anpassen. Durch die Integration von Datenvorbereitungsmethoden mit Echtzeit-Produktionsdaten und hochauflösenden Eingaben kann die Vorhersageleistung erheblich verbessert werden, was zu zuverlässigeren Prognosen der erneuerbaren Energieproduktion führt.

Maschinelles Lernen bietet verschiedene Modelle zur Lösung von Prognoseproblemen, jedes mit seinen Stärken und Schwächen. Ensembling oder die Kombination verschiedener maschineller Lernmodelle nutzt ihre unterschiedlichen Tendenzen, um die Gesamtleistung zu verbessern. Diese Methode reduziert das Überlernen und erhöht die Zuverlässigkeit, indem sie individuelle Fehler ausgleicht. Überlernen tritt auf, wenn ein Modell zufälliges Rauschen lernt, anstatt die Trainingsdaten zu verallgemeinern, was zu einer schlechten Leistung bei nicht gesehenen Daten führt. Ensembling mildert das Überlernen durch das Ausgleichen von Fehlern und hilft dem Modell, besser zu verallgemeinern.

Zuverlässigkeit bezieht sich auf die Varianz der Prognosefehler. In einem Live-Prognosesystem ist eine stabile Fehlerverteilung wünschenswert. Ensembling verbessert die Zuverlässigkeit durch die Verwendung verschiedener Modelle und reduziert die Auswirkungen individueller Fehler. Bei Algopoly bauen wir verschiedene maschinelle Lernmodelle auf, um unterschiedliche Vorhersagen zu erhalten, und fügen dann die leistungsstärksten Modelle zusammen, um die endgültige Prognose zu erzielen. Dieser Ansatz ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung durch die Integration neuer Modelle ohne von vorne zu beginnen, was die Gesamtzuverlässigkeit und Genauigkeit unseres Prognosesystems erhöht.

Unsere Methodik nutzt fortschrittliche Modellentwicklungsstufen und integriert Echtzeit-Betriebsdaten, um die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Dieser Ansatz betont die Integration von hochauflösenden Daten und Echtzeit-Feedback, um die Auswirkungen von Wetterdiskrepanzen und geplanten Ausfällen auf die Prognoseleistung zu mindern.

Die kontinuierliche Integration von Intra-Day-Ist-Produktionswerten ermöglicht es unseren Modellen, sich dynamisch anzupassen und die Genauigkeit von Kurzfristprognosen zu verbessern.

Die Integration von Echtzeitdaten ist entscheidend für die Verbesserung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Echtzeit-Produktionswerte ermöglichen dynamische Anpassungen basierend auf den neuesten Betriebsdaten, sodass Abweichungen von der erwarteten Leistung umgehend berücksichtigt werden können. Dies verbessert die Präzision von Kurzfristprognosen erheblich, was für die Betriebsplanung und Entscheidungsfindung entscheidend ist. Kontinuierliche Datenzuführungen reduzieren die Latenz zwischen der tatsächlichen Produktion und Prognseanpassungen, was reaktionsschnelle und genaue Vorhersagen ermöglicht.

Die Auflösung der Eingabedaten ist ein entscheidender Faktor, der die Prognosegenauigkeit beeinflusst. Wir integrieren Echtzeit-Anlagendaten mit der höchstmöglichen Auflösung, typischerweise mit Aktualisierungen alle 15 Minuten, um schnelle Änderungen zu erfassen, die für genaue Windenergieprognosen unerlässlich sind. Detaillierte Betriebsdaten von erneuerbaren Energieanlagen ermöglichen es dem Modell, Leistungsvariationen auf granularer Ebene zu verstehen, was zu präziseren Prognosen führt. Die Nutzung hochauflösender Daten reduziert die Unsicherheit, verbessert die Prognosegenauigkeit und ermöglicht eine detaillierte Analyse von Wettermustern und Betriebsparametern.

Die Zusammenarbeit mit Betreibern erneuerbarer Energieanlagen ermöglicht es uns, geplante Wartungspläne in unsere Prognosemodelle zu integrieren, sodass wir Produktionsabnahmen vorhersagen und ausgleichen können.

Durch die Einbeziehung von Echtzeit-Produktionsdaten und die Nutzung hochauflösender Eingaben verbessern wir die Prognosegenauigkeit und unterstützen eine zuverlässige Integration erneuerbarer Energien in das Stromnetz. Dieser Ansatz unterstreicht die Bedeutung der Datenkommunikation und der kontinuierlichen Modellverfeinerung zur Erzielung einer überlegenen Prognoseleistung.