SteadyMet

Previsión meteorológica para los próximos días y el día actual.

SOBRE

Previsiones basadas en modelos meteorológicos para las necesidades de previsión meteorológica de los próximos días

SteadyMet ofrece previsiones meteorológicas hasta los próximos 15 días. El producto combina de forma óptima varios modelos meteorológicos, optimiza sus resultados explotando los datos de medición de las plantas de energía solar y mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial.

Cuando el clima es complejo, debido a la variabilidad local, por ejemplo debido al relieve oa los niveles de aerosoles, es necesario afinar los modelos meteorológicos. Para ello, utilizamos modelos de reducción de escala, combinados con la experiencia y la pericia de los meteorólogos.

Predicción a D+3 para todo Alemania para todos los TSO y los traders

Predicción a 36 horas con un paso de tiempo de 5 min para una región en Italia (1450 MW)

Predicción a D+3 para un operador que dispone de una central de 80 MW con un seguidor 2 ejes en África del Sur

Predicción a las 25 horas con un paso de tiempo 5 minutos para una isla en el océano atlántico (100MW)

Histórico de producción y de predicción (datos sobre un año)

Descargar el folleto Steady-Met

4 veces / día
Actualización diaria


1 min
Paso de tiempo mínimo


SFTP, API
Suministro de datos


P10, P20,…,P80, P90
Percentiles


Todos los datos meteorológicos
Series temporales disponibles


A nivel de la instalación, del parque completo, de una ciudad, de un país o región
Cobertura

 

PRINCIPALES BENEFICIOS

COBERTURA MUNDIAL

Gracias a la combinación de datos meteorológicos de múltiples servicios meteorológicos.

ALTA RESOLUCIÓN

Alta resolución temporal y espacial gracias el uso de modelos públicos locales.

SALIDA ADAPTADA

En términos de 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 proporcionar las previsiones más precisas.

ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL EN REGIONES DE MICROCLIMA

Un modelo local propio de alta resolución para proporcionar una previsión de alta resolución espacial en zonas donde no se dispone de modelos meteorológicos públicos locales.

APLICACIONES

Nuestras soluciones están pensadas para satisfacer las necesidades energéticas de su empresa

TRADING DE ENERGÍA

 

Previsiones de producción solar y eólica para vender la electricidad al mejor precio en el mercado de la energía (SPOT), y para minimizar el coste de las penalizaciones por desequilibrio.

OPERADORES DE RED

 

Previsiones solares y eólicas para reducir la reserva giratoria, y evitar la inestabilidad de la red

CIUDADES INTELIGENTES

 

Previsión solar, eólica y de consumo eléctrico para definir la mejor estrategia de control y maximizar el autoconsumo

METODOLOGÍA

SteadyMet se basa en una combinación óptima de varios modelos de predicción meteorológica numérica (NWP). Estos modelos simulan la evolución de la atmósfera (paso 2) a partir de las condiciones atmosféricas iniciales estimadas por asimilación de datos de observación meteorológica sobre una granularidad global o local (paso 1). Para ello, la zona de cálculo se divide en una malla tridimensional que puede ser más o menos grande.

Las variables de interés que se obtienen de los modelos meteorológicos (radiación solar, temperatura, aerosoles, etc.) se optimizan entonces (paso 3), utilizando las observaciones (irradiación, viento, etc.), para tener en cuenta los fenómenos locales, y haciendo uso de las 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.

ADQUISICIÓN DE DATOS

> A partir de distintos modelos numéricos de predicción meteorológica tanto externos como internos, y tanto globales como regionales.

MODELIZACIÓN

> Combinación óptima de modelos numéricos de predicción meteorológica.
> Condiciones de cielo despejado utilizando la predicción de aerosoles en la atmósfera en tiempo real.
> Modelización solar teniendo en cuenta las características de la planta solar.
> Correcciones topográficas.
> Previsiones probabilísticas.

OPTIMIZACIÓN

> Basado en observaciones históricas y/o en tiempo real de la producción / de la irradiación.
> Uso de  IA (deep / machine learning, etc).
> Tener en cuenta los fenómenos meteorológicos locales.

TRANSMISIÓN

> Interfaz web de Steadysun.
> Dashboards personalizados.
> Seguimiento de las previsiones.
> Los archivos csv se entregan a través de SFTP.
> Formato personalizado.
> API.

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ETAPA 1: ADQUISICIÓN DE DATOS

> A partir de distintos modelos numéricos de predicción meteorológica tanto externos como internos, y tanto globales como regionales.

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ETAPA 2: MODELIZACIÓN

> Combinación óptima de modelos numéricos de predicción meteorológica.
> Condiciones de cielo despejado utilizando la predicción de aerosoles en la atmósfera en tiempo real.
> Modelización solar teniendo en cuenta las características de la planta solar.
> Correcciones topográficas.
> Previsiones probabilísticas.

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ETAPA 3: OPTIMIZACIÓN

> Basado en observaciones históricas y/o en tiempo real de la producción / de la irradiación.
> Uso de  IA (deep / machine learning, etc).
> Tener en cuenta los fenómenos meteorológicos locales.

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ETAPA 4: TRANSMISIÓN

> Interfaz web de Steadysun.
> Dashboards personalizados.
> Seguimiento de las previsiones.
> Los archivos csv se entregan a través de SFTP.
> Formato personalizado.
> API.

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OTROS PRODUCTOS Y SERVICIOS

Previsiones solares para las próximas horas, basadas en imágenes de satélite, para evitar las penalizaciones, planificar y reducir la reserva giratoria y vender energía al mejor precio.

SABER MÁS +

Previsiones solares para los próximos minutos, basadas en cámaras « fisheye » que observan el cielo en tiempo real, para la detección de rampas, para gestionar las reservas en tiempo real.

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Previsión del consumo eléctrico para los próximos días, basada en tecnología de « deep learning », para reducir la reserva giratoria

Estudios exhaustivos para entender cómo la red se ve afectada por las condiciones meteorológicas a medida que avanza la transición hacia las energías renovables.

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