Wir prognostizieren Stromerträge von Wind- und Photovoltaikanlagen mithilfe eines lernenden Algorithmus. So erhalten Sie präzise Energieertragsprognosen für Ihre Wind- und PV-Anlagen innerhalb eines Tages (IntraDay), für den nächsten Tag (DayAhead) oder über einen längeren Zeitraum (Long-term). Wir bieten Ihnen individuelle und bedarfsgerechte Prognosepakete.
Unsere Machine-Learning-Modelle ermöglichen uns, Ertragsprognosen auf Basis von Wetterdaten sowie historischen und aktuellen Produktionsdaten zu erstellen. Dabei nutzen wir meteorologische Parameter wie Luftdruck, Temperatur, Sonneneinstrahlung, Bewölkung, Windgeschwindigkeit und -richtung aus verschiedenen Höhen. Die Prognose wird durch Berücksichtigung von Mikrofaktoren wie Topografie, Parkwirkungseffekte und Vereisung ergänzt, was zu einer erhöhten Präzision führt. Durch regelmäßiges Re-Training der Machine- Learning-Modelle wird die Vorhersage kontinuierlich optimiert. Je nach Bedarf erfolgt die Prognose für das gesamte Portfolio, einzelne Erzeugungsparks oder spezifisch für einzelne Windkraftanlagen und Solarmodule. Die Vorhersagen sind verfügbar als IntraDay-, DayAhead-, Long-term-, Konstruktions-, Wartungs- oder handelsoptimierte Prognosen. Auf Anfrage sind auch weitere Variationen der Prognosenaufbereitung möglich.
Wind- und Solarenergie werden mit 4cast berechenbar.