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Predicciones

¿Qué predice el SmartgridOne Controller?

El SmartgridOne Controller utiliza aprendizaje automático para predecir la potencia de la red del futuro cercano (de 12 a 36 horas por adelantado, basado en los datos meteorológicos y de precios disponibles). La predicción se basa en datos históricos, para un momento dado, día de la semana y radiación solar de los datos meteorológicos.

¿Por qué predecir la potencia de la red, y no la potencia fotovoltaica y la potencia de consumo?

En primer lugar, la mayoría de los objetivos de control se preocupan por cuál es la potencia final en la red, porque se te factura en función de la energía que obtienes de la red, así que este también es uno de los parámetros más importantes en el algoritmo de control. En segundo lugar, el SmartgridOne Controller casi siempre tiene valores medidos reales del medidor de energía de la red. Esto no siempre es cierto para la energía fotovoltaica (no todos los inversores pueden ser leídos) y muy a menudo no lo es para el consumo de carga base (generalmente este es un valor calculado a partir de la potencia de la red, después de restar todos los valores medidos de los dispositivos con los que se comunica el SmartgridOne Controller). Las predicciones basadas en valores medidos directamente son a menudo más precisas.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto tiempo necesita el EMS para recopilar datos antes de que se puedan hacer predicciones?

Típicamente, dentro de uno a dos días, el EMS ya puede detectar patrones en tu potencia de red. Después de una a dos semanas, las predicciones deberían ser razonablemente precisas.

¿Toma en cuenta el algoritmo de predicción los efectos estacionales?

Sí, las variaciones estacionales se tienen en cuenta.

¿Toma en cuenta el algoritmo de predicción la orientación de los paneles fotovoltaicos?

Sí. Debido a que la potencia de la red predicha se ve afectada por cuánta energía produce realmente tu instalación fotovoltaica (lo cual es una 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, se tiene en cuenta la orientación.