Scipher.Fx 2.0 – prognozowanie zespołowe
Streszczenie
W Utopus Insights rozumiemy wartości z którymi się kojarzą trafne prognozy dla naszych klientów – od minimalizacji kosztów niezbilansowania, przestrzegania przepisów sieciowych, optymalizacji działań O&M, po optymalizację strategii przetargowych na energię.
Aby zapewnić większą wartość naszym klientom, ewoluowaliśmy od poprzedniej metodologii, którą wprowadziliśmy 2 lata temu, do nowej, ulepszonej metodologii. Z przyjemnością ogłaszamy wydanie Scipher.Fx 2.0, zbiorczego modelu prognozowania energii wiatrowej firmy Utopus Insights, opracowanego w celu poprawy dokładności naszych prognoz i zwiększenia niezawodności naszego systemu poprzez optymalizację i łączenie wielu globalnych i regionalnych modeli prognoz pogody jako danych wejściowych.
Rozmawialiśmy z naszym Właścicielem Produktu, Ayumu Suzuki, aby dowiedzieć się więcej o ulepszonych możliwościach prognozowania.
Co zmieniło się w sposobie prognozowania mocy obecnie w porównaniu z poprzednio?
AS: Przez cały listopad szkoliliśmy i wdrażaliśmy nowe modele prognozowania grupowego dla naszych klientów etapami, a korzyści płynące z nowych modeli powinny być widoczne w nadchodzących miesiącach.
Należy zauważyć, że miesiące zimowe z większą wietrznością są zazwyczaj trudniejsze do dokładniejszego prognozowania niż spokojniejsze okresy lata. Oczekujemy, że miesięczne wahania błędów spowodowane wietrznością będą się utrzymywać, ale jesteśmy przekonani, że nowy model zespołowy będzie przewyższał pierwszą metodologię pod względem względnego wzrostu dokładności.
Czy masz jakieś przykłady referencyjne, w których zaobserwowano już poprawę?
AS: Aby dać kontekst oczekiwanemu wzrostowi dokładności, poniżej przedstawiono wyniki dla farmy wiatrowej w Europie, gdzie modele prognostyczne szkolono na podstawie danych z okresu od marca 2020 r. do sierpnia 2021 r., a dokładność tych modeli oceniano przez okres jednego miesiąca w Wrzesień 2021.
Poniższy wykres przedstawia znormalizowany średni błąd bezwzględny (nMAE, jako% zainstalowanej mocy) dla każdego źródła prognozy, gdzie wartości nMAE zostały uśrednione w horyzoncie 0–48 godzin. Żółte słupki reprezentują indywidualne prognozy mocy oparte na numerycznej prognozie pogody (NWP), które są łączone w celu uzyskania prognoz zbiorczych.
Wyniki pokazały, że w okresie analizy prognozy zespołowe osiągnęły blisko 10% względną poprawę nMAE w stosunku do prognoz dostarczonych w oparciu o poprzednią metodologię. Na wykresie podkreślono również, że prognozy zbiorcze były lepsze od wszelkich prognoz opartych na indywidualnych NWP, co pokazuje, że posiadanie większej liczby opinii pomaga poprawić ogólną dokładność.
Należy zauważyć, że oczekiwany wzrost dokładności zależy od lokalizacji i spodziewamy się poprawy w zakresie od 5% do 15% względnej poprawy nMAE w porównaniu z naszą poprzednią metodologią.
Co dalej?
AS: W obecnym wydaniu Scipher.Fx 2.0 używamy aż siedmiu globalnych i regionalnych modeli pogody jako danych wejściowych i rozpoczęliśmy już pracę nad dodaniem dwóch kolejnych modeli, co pomoże jeszcze bardziej poprawić wydajność. Będziemy nadal koncentrować nasze wysiłki na poprawie dokładności naszych prognoz i cieszymy się, że uczestniczysz w naszej podróży.
O Scipher.Fx
Scipher.Fx zapewnia zaawansowane prognozy dotyczące energii wiatrowej i fotowoltaicznej, aby pomóc menedżerom ds. energii, handlowcom energii, analitykom danych rynkowych i właścicielom aktywów w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji z większą pewnością, aby spełnić wymogi regulacyjne, zminimalizować koszty niezbilansowania i zoptymalizować strategie ofertowania mocy.
Nasze zastrzeżone modele uczenia maszynowego wykorzystują dane historyczne i pomiarowe w czasie rzeczywistym w połączeniu z najlepszymi modelami numerycznych prognoz pogody (NWP) na całym świecie, aby zapewnić bardzo dokładne prognozy mocy, które odpowiadają potrzebom biznesowym.
Jak Scipher.Fx pomaga w zarządzaniu aktywami w handlu i przedsiębiorstwach energetycznych:
- Użytkownicy rynków dnia bieżącego mogą korygować swoje oferty mocy, korzystając z przeprowadzanej przez nas krótkoterminowej korekty na podstawie aktualnego stanu turbin.
- Użytkownicy rynków dnia następnego otrzymują bardzo dokładne prognozy oparte na modelach uwzględniających historyczne zachowanie turbin, dostępność turbin i zaplanowane przestoje, aby zminimalizować kary rynkowe.
Chcesz dowiedzieć się więcej o produktach Scipher do fotowoltaiki wiatrowej i słonecznejzarządzanie aktywami i diagnostyka wydajności? Połącz się z nami, aby umówić się na sesję 1:1 z naszymi ekspertami w dziedzinie analityki energii odnawialnej.
Utopus Insights India Private Ltd.
Ikona płoci, nr 1, 3. piętro, Doddanekundi,
Bengaluru, Indie 560037
Utopus Insights Budapeszt
Nowa praca – Science Park, Irinyi József u. 4-20, Budapeszt, Węgry 1117
MENU
POZOSTAWANIE W KONTAKCIE
