Scipher.Fx 2.0 – Previsión de conjuntos
Resumen
En Utopus Insights, entendemos los valores asociados con pronósticos precisos para nuestros clientes: desde minimizar los costos de desequilibrio, cumplir con las regulaciones de la red, optimizar las actividades de operación y mantenimiento hasta optimizar las estrategias de licitación de energía.
Para aportar más valor a nuestros clientes, hemos evolucionado de la metodología anterior que lanzamos hace 2 años a una nueva metodología mejorada. Nos complace anunciar el lanzamiento de Scipher.Fx 2.0, el modelo conjunto de pronóstico de energía eólica de Utopus Insights, desarrollado para mejorar la precisión de nuestro pronóstico y la confiabilidad de nuestro sistema mediante la optimización y combinación de múltiples modelos de pronóstico meteorológico global y regional como entrada.
Charlamos con nuestro propietario de producto, Ayumu Suzuki, para obtener más información sobre las capacidades de pronóstico mejoradas.
¿Qué ha cambiado en la forma en que se realizarán ahora los pronósticos de energía, en comparación con antes?
AS: Hemos estado entrenando e implementando los nuevos modelos de pronóstico conjunto por etapas para nuestros clientes a lo largo de noviembre, y debería ver los beneficios de los nuevos modelos en los próximos meses.
Cabe señalar que los meses de invierno con mayor viento suelen ser más difíciles de pronosticar con mayor precisión que los períodos más tranquilos del verano. Esperamos que persistan las fluctuaciones de error mes a mes debido al viento, pero confiamos en que el nuevo modelo de conjunto superará a la primera metodología en términos de ganancias relativas de precisión.
¿Tiene algún ejemplo de referencia donde ya se hayan visto mejoras?
AS: Para dar un contexto a las ganancias de precisión esperadas, a continuación se muestran algunos resultados de un parque eólico en Europa, donde los modelos de pronóstico se entrenaron utilizando datos entre marzo de 2020 y agosto de 2021, y las precisiones de esos modelos se evaluaron durante un período de un mes en Septiembre de 2021.
El siguiente gráfico muestra el error absoluto medio normalizado (nMAE, como % de la capacidad instalada) para cada fuente de pronóstico, donde los valores de nMAE se han promediado en horizontes de 0 a 48 horas. Las barras amarillas representan los pronósticos de energía basados en la predicción meteorológica numérica (NWP) individuales que se combinan para producir pronósticos conjuntos.
Los resultados mostraron que durante el período de análisis, los pronósticos conjuntos lograron cerca del 10 % de mejora relativa del nMAE con respecto a los pronósticos entregados basados en la metodología anterior. El gráfico también destaca que los pronósticos conjuntos superaron a cualquiera de los pronósticos individuales basados en PNT, lo que demuestra que tener más opiniones ayuda a mejorar la precisión general.
Cabe señalar que las ganancias de precisión esperadas son específicas del sitio y esperamos ver mejoras en el rango del 5 % al 15 % de mejoras relativas de nMAE con respecto a nuestra metodología anterior.
¿Que sigue?
AS: Con el lanzamiento actual de Scipher.Fx 2.0, estamos utilizando hasta siete modelos meteorológicos globales y regionales como entrada, y ya hemos comenzado a trabajar para agregar dos modelos más a la combinación que ayudarán a mejorar aún más el rendimiento. Continuaremos centrando nuestros esfuerzos en mejorar la precisión de nuestros pronósticos y nos complace tenerlo a bordo en nuestro viaje.
Acerca de Scipher.Fx
Scipher.Fx proporciona pronósticos avanzados de energía eólica y solar fotovoltaica para ayudar a los administradores de energía, comerciantes de energía, analistas de datos de mercado y propietarios de activos a tomar decisiones más informadas con mayor confianza para cumplir con los requisitos regulatorios, minimizar los costos de desequilibrio y optimizar las estrategias de licitación de energía.
Nuestros modelos patentados de aprendizaje automático aprovechan los datos de medición históricos y en tiempo real combinados con los mejores modelos de predicción meteorológica numérica (NWP) del mundo para ofrecer pronósticos de energía de alta precisión que satisfagan las necesidades de su negocio.
Cómo ayuda Scipher.Fx en la gestión de activos en el ámbito comercial y de servicios públicos de energía:
- Los usuarios de los mercados intradiarios pueden ajustar sus ofertas de energía, aprovechando la corrección de corto plazo que realizamos, en función del estado real de las turbinas.
- Los usuarios de los mercados diarios obtienen pronósticos muy precisos, basados en modelos que tienen en cuenta el comportamiento histórico de las turbinas, su disponibilidad y el tiempo de inactividad programado, para minimizar las penalizaciones del mercado.
¿Está interesado en obtener más información sobre los productos Scipher para energía eólica y solar fotovoltaica?gestión de activos y diagnóstico de rendimiento? Conéctese con nosotros para programar una sesión individual con nuestros expertos en análisis de energías renovables.
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