Insight by Volue's Reise zur KI: Das neue Windmodell

Unser Insight2Zero-Entwicklungsprogramm, das Anfang dieses Jahres gestartet wurde, zielt darauf ab, das Insight-Produktportfolio in eine neue Ära technologischer Fortschritte zu führen, indem es sich auf Datenqualität, Leistung, Automatisierung und Benutzerfreundlichkeit konzentriert. Das erste Ergebnis unserer Reise hin zu einer zukunftssicheren Insight-Plattform ist unser neues KI-basiertes Windmodell, das nun für alle Gebiete live ist.  

Ein hybrides Windmodell für verbesserte Genauigkeit 

Im Gegensatz zu unserem früheren Modell, das sich auf die physikalische Beziehung zwischen Windgeschwindigkeit und Windleistung konzentrierte, basiert das neue Modell auf KI- und maschinellen Lerntechniken zusätzlich zu den bisherigen numerischen Verfahren – was es zu einem Hybridmodell macht, bei dem wir das Beste aus beiden Welten vereinen. Unsere Analysen zeigen eine durchschnittliche Gesamtverbesserung der Genauigkeit von über 20 % in allen Gebieten.  

Ein wesentliches Merkmal unseres neuen Modells ist seine automatisierte tägliche Nachtrainierungsfunktion. Dadurch bleibt das Modell stets auf dem neuesten Stand der Dateneingaben und liefert genauere und zuverlässigere Prognosen. Darüber hinaus haben wir durch die Nutzung eines breiteren Spektrums an Wetterdaten, die ganze Länder abdecken, frühere Einschränkungen statischer standortbasierter Prognosen überwunden. 

In der heutigen sich rasch wandelnden Landschaft der erneuerbaren Energien, in der sich geografische Verteilungen schnell verändern können, überzeugt unser Modell. Es passt sich nahtlos an diese Veränderungen an und stellt sicher, dass Insight by Volue-Kunden unabhängig von sich verändernden Bedingungen genaue Prognosen erhalten. 

Wichtige Highlights des KI-basierten Windmodells 

Zu den wichtigsten Highlights unseres KI-basierten Windmodells gehören: 

• Automatisiertes Nachtraining: Tägliche Aktualisierungen halten das Modell aktuell und reaktionsfähig gegenüber sich ändernden Daten. 

• Erweiterte Wetterdateneingaben: Die Nutzung umfassender Wetterdaten verbessert die Prognosegenauigkeit. 

• Anpassungsfähigkeit an veränderte geografische Verteilung: In der Lage, sich schnellen Verschiebungen in der geografischen Verteilung der erneuerbaren Energiekapazität innerhalb eines Landes anzupassen. 

• Unterscheidung zwischen Onshore- und Offshore-Wind: Präzise Modellierung, die sowohl auf Onshore- als auch auf Offshore-Windbedingungen zugeschnitten ist. 

• Erhebliche Genauigkeitsverbesserungen: Durchschnittliche Verbesserung von 20 % in allen Gebieten.