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 a causa de al relieve o a 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.
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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 al 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
METODOLOGÍA
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
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.
ETAPA 1: ADQUISICIÓN DE DATOS
> A partir de distintos modelos numéricos de predicción meteorológica tanto externos como internos, y tanto globales como regionales.
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.
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.
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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