OBSERVACIÓN DE LAS NUBES Y DEL TIEMPO
OBSERVACIÓN DE LAS NUBES Y DEL TIEMPO
Es
OBSERVACIÓN DE LAS NUBES Y DEL TIEMPO
OBSERVACIÓN DE LAS NUBES Y DEL TIEMPO
Es
A PROPÓSITO
Previsiones solares intra horarias para los próximos minutos
SteadyEye proporciona previsiones avanzadas
de irradiación y producción solar con hasta 30
minutos de antelación. Este producto combina
el procesamiento de imágenes tomadas por
cámaras del cielo situadas en la instalación
solar con previsiones meteorológicas, modelos
atmosféricos e inteligencia artificial. El
producto está diseñado para anticiparse a las
fuertes caídas de irradiación solar y asegurar así
la producción fotovoltaica.
Las condiciones meteorológicas y climáticas de
las centrales solares se vigilan continuamente
con una o varias cámaras SW-X y se predicen
localmente, mejorando así la precisión de las
previsiones solares de los próximos minutos
y anticipando los riesgos asociados a la
variabilidad
Cobertura de la cámara de cielo
Previsión de GHI para los próximos minutos en una localización puntual (Francia)
Previsión de potencia para los próximos minutos en una planta híbrida FV-Diesel de 3,2MWp (Australia)
Previsión de la nubosidad a partir de imágenes de una cámara de cielo para una localización puntual en Francia
30 min
Horizonte temporal máximo
Cada 1 minuto
Frecuencia de actualización
1 min
Paso de tiempo mínimo de las previsiones
Potencia, GHI, DNI, GTI, viento, temperatura
Variables disponibles
Instalación, conjunto de plantas
Cobertura espacial
FV, Trackers, Bifacial, CSP
Tecnologías
API, SFTP or Modbus
Transmisión de datos
P10, P20,… , P80, P90
Intervalos de confianza
PRINCIPALES BENEFICIOS
OPTIMIZAR LA GESTIÓN DE LAS RAMPAS DE PRODUCCIÓN
Gracias a la frecuencia de actualización de las previsiones de 1 minuto.
REDUCIR LOS COSTES DE OPERACIÓN DE LAS INSTALACIONES HÍBRIDAS
Aumentando el uso de la energía solar.
FACILITAR EL EQUILIBRIO DE LAS REDES ELÉCTRICAS
Y gestionar las reservas rotativas.
MEJORAR EL FUNCIONAMIENTO DE LOS SISTEMAS ELÉCTRICOS NO CONECTADOS A LA RED
Promoviendo el equilibrio del sistema.
APLICACIONES
Especialmente concebido para redes insulares y sistemas híbridos. SteadyEye permite la gestión en tiempo real y la toma de decisiones para optimizar los métodos alternativos de generación de energía
APLICACIONES
Especialmente concebido para redes insulares y sistemas híbridos. SteadyEye permite la gestión en tiempo real y la toma de decisiones para optimizar los métodos alternativos de generación de energía
METODOLOGÍA
La información sobre las condiciones meteorológicas locales del momento se adquiere por una o más cámaras de cielo completo con una frecuencia elevada (cada 15 segundos) (paso 1). La combinación de estas imágenes y las mediciones locales de ciertas variables meteorológicas se procesa para simular el vector de movimiento de las nubes y el espesor óptico para obtener previsiones con hasta 30 minutos de antelación (paso 2).
A continuación se optimizan las previsiones (paso 3), utilizando las observaciones in-situ de producción/irradiancia, para tener en cuenta los fenómenos locales, y haciendo uso de tecnologías de inteligencia artificial.
Una vez que las previsiones están listas, con un formato personalizado, se comunican entonces (paso 4) a través de nuestra interfaz web. Los archivos csv se entregan a través de plataformas (S)FTP o API.
Etapa 1
ADQUISICIÓN DE DATOS
A partir de la serie de cámaras del cielo Steadysun SW-X
Imágenes visibles y mediciones atmosféricas
Cada 30 segundos
Etapa 2
MODELIZACIÓN
Detección, clasificación y predicción de nubes
Estimación precisa de las condiciones de cielo despejado utilizando la predicción en tiempo real de aerosoles
Cálculo de las componentes de irradiación directa y difusa en condiciones de nubosidad variable
Modelización fotovoltaica teniendo en cuenta las características de la planta solar
Previsión probabilística mediante enfoques físicos y estadísticos
Etapa 3
OPTIMIZACIÓN
Basada en observaciones históricas y/o en tiempo real de la irradiación y de la producción solar
Mejora continua de la precisión mediante el uso de la inteligencia artificial (deep learning, machine learning, etc.)
Consideración de los fenómenos meteorológicos locales y el comportamiento de las plantas
Etapa 4
TRANSMISIÓN
Envío flexible (API, SFTP, etc.)
Formato personalizado (csv, txt, etc.)
Interfaces web dedicadas y seguras (visualización, análisis de datos y alertas)
Seguimiento de la calidad de las previsiones
METODOLOGÍA
La información sobre las condiciones meteorológicas locales del momento se adquiere por una o más cámaras de cielo completo con una frecuencia elevada (cada 15 segundos) (paso 1). La combinación de estas imágenes y las mediciones locales de ciertas variables meteorológicas se procesa para simular el vector de movimiento de las nubes y el espesor óptico para obtener previsiones con hasta 30 minutos de antelación (paso 2).
A continuación se optimizan las previsiones (paso 3), utilizando las observaciones in-situ de producción/irradiancia, para tener en cuenta los fenómenos locales, y haciendo uso de tecnologías de inteligencia artificial.
Una vez que las previsiones están listas, con un formato personalizado, se comunican entonces (paso 4) a través de nuestra interfaz web. Los archivos csv se entregan a través de plataformas (S)FTP o API.
Etapa 1
Etapa 2
Etapa 3
Etapa 4
ADQUISICIÓN DE DATOS
MODELIZACIÓN
OPTIMIZACIÓN
TRANSMISIÓN
A partir de la serie de cámaras del cielo Steadysun SW-X
A partir de la serie de cámaras del cielo Steadysun SW-X
Cada 30 segundos
Detección, clasificación y predicción de nubes
Estimación precisa de las condiciones de cielo despejado utilizando la predicción en tiempo real de aerosoles
Cálculo de las componentes de irradiación directa y difusa en condiciones de nubosidad variable
Modelización fotovoltaica teniendo en cuenta las características de la planta solar
Previsión probabilística mediante enfoques físicos y estadísticos
Basada en observaciones históricas y/o en tiempo real de la irradiación y de la producción solar
Mejora continua de la precisión mediante el uso de la inteligencia artificial (deep learning, machine learning, etc...)
Consideración de los fenómenos meteorológicos locales y el comportamiento de las plantas
Envío flexible (API, SFTP, etc.)
Formato personalizado (csv, txt, etc.)
Interfaces web dedicadas y seguras (visualización, análisis de datos y alertas)
Seguimiento de la calidad de las previsiones
