Que prédit le Sofar EMS ?
Le Sofar EMS utilise l'apprentissage automatique pour prédire la puissance du réseau dans un futur proche (de 12h à 36h à l'avance, en fonction des données météorologiques et des prix disponibles). La prédiction est basée sur des données historiques, pour une heure donnée, un jour de la semaine et un niveau d'irradiation solaire issus des données météorologiques.
Astuce
Pourquoi prédire la puissance du réseau, et non la puissance PV et la puissance de consommation ? Premièrement, la plupart des objectifs de contrôle s'intéressent à la puissance finale au réseau - car vous êtes facturé en fonction de l'énergie que vous consommez du réseau - c'est donc aussi l'un des paramètres les plus importants dans l'algorithme de contrôle. Deuxièmement, le Sofar EMS dispose presque toujours de valeurs réelles, mesurées par le compteur d'énergie du réseau. Ce n'est pas toujours le cas pour le PV (tous les onduleurs ne sont pas forcément relevés) et très souvent pas pour la charge de base (c'est généralement une valeur calculée à partir de la puissance réseau, après soustraction de toutes les valeurs mesurées par les appareils avec lesquels le Sofar EMS communique). Les prédictions basées sur des valeurs directement mesurées sont souvent plus précises.
Questions fréquentes
How much time does the EMS have to gather data for before predictions can be made?
Typiquement, en un à deux jours, l'EMS peut déjà détecter des motifs dans votre puissance réseau. Après une à deux semaines, les prédictions devraient être raisonnablement précises.
Does the prediction algorithm take seasonal effects in account?
Oui, les variations saisonnières sont prises en compte.
Does the prediction algorithm take the orientation of PV panels into account?
Oui. Parce que la puissance réseau prédite est influencée par la quantité d'énergie réellement produite par votre installation PV (qui dépend à la fois de l'irradiation solaire et de l'orientation des panneaux), l'effet de l'orientation des panneaux est intrinsèquement inclus dans les données sur lesquelles la prédiction est basée. En tant que telle, l'orientation est prise en compte.