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A PROPÓSITO
Hasta 15 días de antelación
SteadyMet proporciona previsiones solares, eólicas y meteorológicas con hasta 15 días de antelación. Este producto combina de forma óptima varios modelos meteorológicos, optimizando sus resultados mediante el uso de medidas de potencia de la propia instalación solar, así como de tecnologías de inteligencia artificial.
SteadyMet puede configurarse a muy alta resolución utilizando el modelo Weather Research and Forecasting (WRF), que proporciona previsiones muy precisas a escala local. Steadysun tiene la capacidad de implementar y optimizar este modelo en cualquier parte del mundo, proporcionando previsiones de alta calidad para el día siguiente.
Previsión de producción solar para el día siguiente para un conjunto distribuido de plantas fotovoltaicas de 30 MW
(isla tropical)
Previsión de GHI para el día siguiente en una localización puntual (clima
oceánico de latitud media)
Previsión de GHI multimodelo para islas subtropicales
Histórico de producción y de predicción (datos sobre un año)
Hasta 1 hora
frecuencia de actualización
1 min
Paso de tiempo mínimo de las previsiones
Potencia, GHI, DNI, GTI, velocidad/orientación del viento, temperatura
Variables disponibles
Instalación, portfolio, ciudad, región o país
Cobertura espacial
FV, CSP, onshore, offshore
Tecnologías
API, SFTP, etc.
Transmisión de datos
P10, P20,… ,P80, P90
Intervalos de confianza
PRINCIPALES BENEFICIOS
COBERTURA MUNDIAL
Gracias a la combinación de datos de múltiples servicios meteorológicos.
RESULTADOS PERSONALIZADOS
En términos de variables meteorológicas, frecuencia de actualización, granularidad y formato.
COMBINACIÓN DE LOS PRINCIPALES MODELOS METEOROLÓGICOS
Un enfoque que combina las previsiones de los principales modelos meteorológicos, las mediciones in situ en tiempo real y la tecnología más avanzada para obtener las previsiones más precisas.
ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL EN REGIONES CON MICROCLIMA
Un modelo regional propio con una resolución espacio-temporal muy alta, que proporciona previsiones realistas y precisas en zonas donde los efectos locales son importantes y no se dispone de modelos meteorológicos regionales públicos.
APLICACIONES
Nuestras soluciones están pensadas para satisfacer las necesidades energéticas de su empresa
APLICACIONES
Nuestras soluciones están pensadas para satisfacer las necesidades energéticas de su empresa
METODOLOGÍA
Etapa 1
ADQUISICIÓN DE DATOS
A partir de numerosas fuentes externas e internas
Modelos numéricos de previsión meteorológica (NWP) globales o regionales
Gran cantidad de variables (nubosidad, irradiancia, temperatura, velocidad/orientación del viento, aerosoles, etc.)
Etapa 2
MODELIZACIÓN
Combinación óptima de modelos numéricos de previsión meteorológica (NWP)
Modelización basada en modelos físicos y características específicas de la instalación
Correcciones topográficas de alta resolución (hasta 90m)
Previsión probabilística mediante enfoques físicos y estadísticos
Etapa 3
OPTIMIZACIÓN
Basada en observaciones históricas y/o en tiempo real
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 instalaciones
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
ADQUISICIÓN DE DATOS
MODELIZACIÓN
OPTIMIZACIÓN
TRANSMISIÓN
A partir de numerosas fuentes externas e internas
Modelos numéricos de previsión meteorológica (NWP) globales o regionales
Gran cantidad de variables (nubosidad, irradiancia, temperatura, velocidad/orientación del viento, aerosoles, etc.)
Combinación óptima de modelos numéricos de previsión meteorológica (NWP)
Modelización basada en modelos físicos y características específicas de la instalación
Correcciones topográficas de alta resolución (hasta 90m)
Previsión probabilística mediante enfoques físicos y estadísticos
Basada en observaciones históricas y/o en tiempo real
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 instalaciones
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
