¿Qué predice el Sofar EMS?
El Sofar EMS utiliza aprendizaje automático para predecir la potencia de la red en un futuro cercano (de 12 a 36 horas adelante, basado en los datos disponibles de clima y precio). La predicción se basa en datos históricos, para un momento dado, día de la semana y radiación solar según datos meteorológicos.
Consejo
¿Por qué predecir la potencia de la red y no la potencia fotovoltaica y el consumo? Primero, la mayoría de los objetivos de control se interesan en cuál es la potencia final en la red, porque se factura según la energía que se obtiene de la red, por lo que este es también uno de los parámetros más importantes en el algoritmo de control. Segundo, el Sofar EMS casi siempre tiene valores reales, medidos desde el medidor de energía de la red. Esto no siempre es cierto para la energía fotovoltaica (no siempre se pueden leer todos los inversores) y muy a menudo tampoco para el consumo base (esto suele ser un valor calculado a partir de la potencia de la red, después de restar todos los valores medidos desde los dispositivos con los que se comunica el Sofar EMS). Las predicciones basadas en valores medidos directamente suelen ser más precisas.
Preguntas frecuentes
How much time does the EMS have to gather data for before predictions can be made?
Normalmente, en uno o dos días, el EMS ya puede detectar patrones en su potencia de red. Después de una o dos semanas, las predicciones deberían ser razonablemente precisas.
Does the prediction algorithm take seasonal effects in account?
Sí, las variaciones estacionales están consideradas.
Does the prediction algorithm take the orientation of PV panels into account?
Sí. Debido a que la potencia de la red predicha está afectada por la cantidad de energía que realmente produce su instalación fotovoltaica (que es función tanto de la radiación solar como de la orientación de los paneles), el efecto de la orientación de los paneles está inherentemente incluido en los datos en los que se basa la predicción. Por lo tanto, la orientación está considerada.