Algoritmi di downscaling e assimilazione di dati proprietari
Addestramento delle reti neurali attraverso i dati storici
Costante aggiornamento del flusso previsionale
Correzione e tuning previsione con dati in real-time dall’impianto
Variabili meteorologiche studiate per la manutenzione e gestione dell’impianto
Avvisi e notifiche di criticità in caso di eventi intensi o estremi
L’utilizzo combinato delle curve di potenza dei singoli aerogeneratori e l’addestramento delle reti neurali attraverso i dati storici di producibilità dell’impianto garantiscono una previsione di producibilità accurata e con errori contenuti nel breve/medio termine.
Un particolare algoritmo di post-processing permette di avere, in presenza di dati di producibilità in real-time, un flusso di dati previsionali a brevissimo termine continuamente aggiornato e calibrato.
E’ possibile avere, in aggiunta, un set di variabili meteorologiche appositamente studiato per la manutenzione e la gestione dell’impianto: velocità e direzione del vento, temperatura dell’aria, umidità relativa, densità dell’aria, pressione, precipitazioni previste.
In caso di eventi intensi o estremi, è possibile avere a disposizione avvisi e notifiche di criticità meteorologica, con l’obiettivo di ridurre perdite economiche e rischi di danni a personale o a impianti.
step temporale orario o sub-orario
Orizzonte previsionale da 24-48-72 ore a 2
settimane
2 o 4 aggiornamenti giornalieri
parametri meteo: velocità e direzione del vento,
temperatura, umidità relativa, precipitazioni,
pressione e densità dell’aria.
previsione produzione eolica (singola turbina /
intero impianto)
avvisi di criticità meteo in caso di eventi
potenzialmente dannosi e pericolosi per
l’impianto e per il personale
diversi formati di output (csv, xml, xls) e diversi
sistemi di trasmissione (server ftp, web server,
e-mail, API )
un mese di trial gratuito
IDEAM Srl svolge i run modellistici interamente al suo interno.
Risoluzione di griglia, schemi fisici e parametrizzazioni sono stati selezionati in modo da ridurre bias ed aumentare l’accuratezza della previsione della velocità del vento.
L’utilizzo delle curve di potenza fornite dal produttore della turbina permette di avere la miglior stima di previsione di energia eolica date velocità e direzione del vento.
In caso siano disponibili serie storiche di velocità del vento ed energia prodotta del particolare sito di interesse, è possibile implementare tecniche di post-processing e reti neurali per migliorare la previsione finale di producibilità dell’impianto.
In caso i dati di produzione dell’impianto siano disponibili in real time, è possibile avere una previsione costantemente aggiornata e corretta con un particolare algoritmo di nowcasting.
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