Scipher.Fx 2.0 – Ensemble-Vorhersage
Zusammenfassung
Bei Utopus Insights verstehen wir die damit verbundenen Werte genaue Prognosen für unsere Kunden – von der Minimierung der Ungleichgewichtskosten über die Einhaltung von Netzvorschriften, die Optimierung von O&M-Aktivitäten bis hin zur Optimierung von Energiegebotsstrategien.
Um unseren Kunden mehr Mehrwert zu bieten, haben wir uns von der vorherigen Methodik, die wir vor zwei Jahren eingeführt haben, zu einer verbesserten neuen Methodik weiterentwickelt. Wir freuen uns, die Veröffentlichung von Scipher.Fx 2.0 bekannt zu geben, dem Ensemble-Windkraft-Vorhersagemodell von Utopus Insights, das entwickelt wurde, um unsere Vorhersagegenauigkeit und die Zuverlässigkeit unseres Systems durch die Optimierung und Kombination mehrerer globaler und regionaler Wettervorhersagemodelle als Eingabe zu verbessern.
Wir haben mit unserem Product Owner gesprochen, Ayumu Suzuki, um mehr über die erweiterten Prognosefunktionen zu erfahren.
Was hat sich in der Art und Weise, wie Stromprognosen jetzt durchgeführt werden, im Vergleich zu früher geändert?
AS: Wir haben die neuen Ensemble-Prognosemodelle im Laufe des Novembers schrittweise trainiert und für unsere Kunden bereitgestellt, und Sie sollten in den kommenden Monaten die Vorteile der neuen Modelle sehen.
Es ist zu beachten, dass Wintermonate mit stärkerem Wind typischerweise schwieriger genauer vorherzusagen sind als die ruhigeren Perioden im Sommer. Wir gehen davon aus, dass die Fehlerschwankungen von Monat zu Monat aufgrund des Windes anhalten werden, sind jedoch zuversichtlich, dass das neue Ensemble-Modell die erste Methodik hinsichtlich der relativen Genauigkeitsgewinne übertreffen wird.
Haben Sie Referenzbeispiele, bei denen bereits Verbesserungen festgestellt wurden?
AS: Um den erwarteten Genauigkeitsgewinnen etwas Kontext zu geben, finden Sie unten einige Ergebnisse für einen Windpark in Europa, bei dem Prognosemodelle anhand von Daten von März 2020 bis August 2021 trainiert und die Genauigkeiten dieser Modelle über einen Zeitraum von einem Monat bewertet wurden September 2021.
Das folgende Diagramm zeigt den normalisierten mittleren absoluten Fehler (nMAE, als % der installierten Kapazität) für jede Prognosequelle, wobei die nMAE-Werte über Zeithorizonte von 0 bis 48 Stunden gemittelt wurden. Die gelben Balken stellen die einzelnen, auf der Numerischen Wettervorhersage (NWP) basierenden Leistungsvorhersagen dar, die kombiniert werden, um die Ensemble-Vorhersagen zu erstellen.
Die Ergebnisse zeigten, dass im Analysezeitraum eine relative nMAE-Verbesserung von nahezu 10 % durch die Ensemble-Vorhersagen im Vergleich zu den auf der vorherigen Methodik basierenden Prognosen erzielt wurde. Das Diagramm verdeutlicht auch, dass die Ensemble-Prognosen alle einzelnen NWP-basierten Prognosen übertrafen, was zeigt, dass mehr Meinungen dazu beitragen, die Gesamtgenauigkeit zu verbessern.
Es ist zu beachten, dass die erwarteten Genauigkeitsgewinne standortspezifisch sind und wir im Vergleich zu unserer vorherigen Methodik mit Verbesserungen im Bereich von 5 bis 15 % relativer nMAE-Verbesserungen rechnen.
Was kommt als nächstes?
AS: Bei den aktuellen Scipher.Fx 2.0-Rollouts verwenden wir bis zu sieben globale und regionale Wettermodelle als Eingabe und haben bereits mit der Arbeit begonnen, dem Mix zwei weitere Modelle hinzuzufügen, die dazu beitragen werden, die Leistung weiter zu verbessern. Wir werden unsere Bemühungen weiterhin auf die Verbesserung der Genauigkeit unserer Prognosen konzentrieren und freuen uns, Sie an Bord unserer Reise zu haben.
Über Scipher.Fx
Scipher.Fx bietet fortschrittliche Wind- und Solar-PV-Prognosen, um Energiemanagern, Stromhändlern, Marktdatenanalysten und Anlageneigentümern dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen mit größerer Sicherheit zu treffen, um regulatorische Anforderungen einzuhalten, Ungleichgewichtskosten zu minimieren und Stromgebotsstrategien zu optimieren.
Unsere proprietären Modelle für maschinelles Lernen nutzen historische und Echtzeit-Messdaten in Kombination mit den besten numerischen Wettervorhersagemodellen (NWP) weltweit, um hochpräzise Energieprognosen zu liefern, die Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen.
Wie Scipher.Fx bei der Verwaltung von Vermögenswerten im Handel und bei Energieversorgern hilft:
- Benutzer auf den Intraday-Märkten können ihre Stromgebote anpassen und dabei die kurzfristige Korrektur nutzen, die wir basierend auf dem tatsächlichen Turbinenstatus durchführen.
- Benutzer in den Day-Ahead-Märkten erhalten hochpräzise Prognosen, die auf Modellen basieren, die das historische Turbinenverhalten, die Turbinenverfügbarkeit und geplante Ausfallzeiten berücksichtigen, um Marktstrafen zu minimieren.
Möchten Sie mehr über Scipher-Produkte für Wind- und Solar-PV erfahren?Asset Management und Leistungsdiagnostik? Kontaktieren Sie uns, um eine 1:1-Sitzung mit unseren Experten für die Analyse erneuerbarer Energien zu vereinbaren.
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