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METEOCENTER

FORECAST EOLICO

Forecast di produzione energetica per windfarms e del funzionamento impianti. Combina tecniche di forecast dell’energia prodotta di tipo fisico a sistemi di intelligenza artificiale allo scopo di apprendere automaticamente i comportamenti dell’impianto nelle varie contingenze ambientali attraverso architetture MLaaS (Machine Learning as a Service). Il forecast può essere quindi prodotto dal singolo elemento (aerogeneratore) di un singolo impianto fino ad aggregati di impianti o intere zone elettriche

DOMARE L'ALEATORIETA'

I prodotti di forecast per impianti rinnovabili sono costruiti per raccogliere la sfida della aleatorietĂ  che questo tipo di previsione comporta

Allo scopo vengono accoppiati strumenti di Machine Learning ai modelli meteorologici quantitativi allo scopo di apprendere i comportamenti degli impianti in determinate condizioni meteo, abbattere gli errori dei modelli fisici deputati al calcolo dell'energia immessa e mitigare gli effetti sullo sbilanciamento da "double penalty" ovvero da eventi meteorologici previsti correttamente ma con time lags di qualche ora, condizione comune per modelli meteorologici ad elevata risoluzione.

Per simulare l'impatto dell'aleatorietĂ  sulla produzione attesa si utilizzano numerose corse modellistiche a cui viene applicata una leggera perturbazione casuale delle condizioni iniziali (Stochastic Kinetic Energy Backscatter) oltre ad un approccio "multiphysics" .

Il medesimo approccio ad ensemble viene perseguito per le modellizzazioni di produzione energetica, allo scopo di valutare / esplorare l'aleatorietĂ  derivabile da questo tipo di modellazione, con l'obiettivo di farla poi gestire ad algoritmi di Deep Learning

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MAGGIORI DETTAGLI

  • Profilazione tramite apprendimento supervisionato e di rinforzo dei singoli impianti (fino alle singole turbine nel caso di windfarms)
  • Dati meteo di ingresso da modelli ad elevata risoluzione
  • Double Ensemble - Meteo Ensemble + Machine Learning model ensemble
  • Risultati distribuibili mediante dashboard dedicate o via OpenAPI

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