5 dingen die u moet weten over hernieuwbare energieprognoses en planning

Met de recente drang om duurzame energie in de bestaande energie-infrastructuur te integreren, wordt het duidelijk dat de wijze van exploitatie moet worden aangepast. Deze behoefte is duidelijk omdat de meeste hernieuwbare energiebronnen afhankelijk zijn van het weer en niet gemakkelijk te voorspellen of te plannen zijn. Bovendien is het opgewekte vermogen uit bronnen als windenergie en zonne-energie in hoge mate stochastisch. Deze situatie vraagt om de toepassing van geavanceerde technologieën voor het voorspellen en plannen van hernieuwbare energie.[caption id="attachment_8578" align="aligncenter" width="940"]

Afbeelding door Robert Jones from Pixabay[/caption]Met behulp van prognoses van hernieuwbare energiebronnen kan worden voorspeld welke veranderingen worden verwacht in de hoeveelheid energie die in de toekomst zal worden opgewekt. Deze voorkennis is informatief voor energieleveranciers om de input te plannen die zij in opwekkingssystemen stoppen. Planning van hernieuwbare energie werkt ook parallel met prognoses omdat deze voornamelijk wordt bepaald door de voorspellingen van de energieprognosemodellen.

Hoe prognose en planning van hernieuwbare energie werken

Recente ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie hebben de weersvoorspelling (door meteorologen) verbeterd door middel van machine learning. Als gevolg daarvan kunnen netbeheerders gebruik maken van technieken op basis van machinaal leren om te bepalen hoeveel hernieuwbare energie op een bepaald tijdstip door consumenten zal worden gebruikt en afgenomen.Machinaal leren (dat wordt gebruikt voor het voorspellen van hernieuwbare energie) werkt omdat een softwaresysteem patronen leert uit recente gegevens en een verbeterde analyse voor de toekomst ontwikkelt. Om dit te bereiken wordt een prognosemodel ontworpen dat past bij een bepaalde situatie gedurende meerdere dagen. Bovendien moeten de verzamelde gegevens geldig, accuraat, betrouwbaar, consistent en volledig zijn om doeltreffend te zijn.

Wat u moet weten over hernieuwbare-energieprognose en planning

Hier zijn vijf belangrijke dingen over de prognose en planning van hernieuwbare energie die u moet weten;

1. Voorspellingen inzake hernieuwbare energie zijn opgebouwd rond kortetermijnvoorspellingen

Prognoses kunnen worden gemaakt met verschillende horizonnen: korte, middellange en lange termijn. Korte-termijnvoorspellingen omvatten voorspellingen van een paar minuten tot een paar dagen vooruit. Het wordt gebruikt voor dagelijkse activiteiten, en dit tijdsbestek is van toepassing op de voorspelling van hernieuwbare energie.

De aanlooptijden bij kortetermijnvoorspellingen zijn zodanig dat de weersveranderingen over een korte periode kunnen worden geanalyseerd en gebruikt om de gegevens te voorspellen die de volgende keer moeten worden gebruikt. Voor het voorspellen en plannen van hernieuwbare energiebronnen zijn zo frequent mogelijk bijgewerkte en recente gegevens nodig, en met kortetermijnvoorspellingen wordt dat bereikt. Het verbazingwekkende van dit alles is dat er weinig of geen menselijke tussenkomst zou zijn met de aanwezigheid van technologie. Op die manier worden fouten tot een minimum beperkt.

2. Gedecentraliseerde gegevensverwerking speelt een prominente rol bij de planning van hernieuwbare energie.

Bijgedecentraliseerd computergebruik worden zowel software als hardware aan verschillende plaatsen toegewezen. Het is niet zoals gecentraliseerd computergebruik, waarbij alle activiteiten van een bepaalde plaats uitgaan. Deze vorm van computergebruik (gedecentraliseerd computergebruik) is noodzakelijk voor de planning van hernieuwbare energie, gezien de aard van de locaties bij de opwekking en het verbruik van hernieuwbare energie.In een energiegemeenschap kunnen bijvoorbeeld verschillende huizen tegelijk stroom produceren, en sommige nutsbedrijven hebben stroom nodig. De toewijzing van stroom aan verschillende plaatsen kan effectief gebeuren met gedecentraliseerde computertechnologieën zoals de blockchain. Het is effectief omdat de controle onafhankelijk van verschillende locaties moet gebeuren wanneer de voorspellingen een aanpassing vereisen.

3. Slimme netwerken maken het mogelijk hernieuwbare energie te voorspellen en te plannen.

Slimme netten zijn elektrische distributiepunten die niet lijken op het conventionele net. Het verschil is dat ze veel bedienings- en controlesystemen bevatten, geavanceerde meetsystemen, intelligente stroomonderbrekers en -borden, en het belangrijkste is dat hernieuwbare energiebronnen er goed in passen. Hun werking is efficiënter en kan gemakkelijk worden geëvalueerd omdat de benodigde informatie met één vingerknip beschikbaar is. Het is in een dergelijk systeem dat prognoses en planning van hernieuwbare energie kunnen gedijen.

Geavanceerde prognosemodellen kunnen worden ingevoerd en gebruikt om te plannen hoe de installaties zouden draaien, of het nu gaat om fotovoltaïsche zonne-energie of windturbines. Het gemak van de integratie ontstaat doordat het slimme elektriciteitsnet al over slimme IoT-apparaten beschikt voor thermische detectie, slimme meters, fasormanagementnetwerken, en dergelijke.

4. Netwerken met hernieuwbare energie bereiken gemakkelijker stabiliteit als er prognosemodellen voorhanden zijn.

Destabiliteit van het net is van het grootste belang voor de levensduur van de netten. Het kan niet zo zijn dat netbeheerders herhaaldelijk variaties in input en output in het net laten optreden. Met nauwkeurige prognosemodellen voor hernieuwbare energie kunnen de juiste voorbereidingen en planning worden uitgevoerd, en zullen er minder vaak stabiliteitsproblemen optreden. Voorspelling en planning van hernieuwbare energie verminderen de meeste excessen bij het netbeheer.

5. Het weer is een belangrijke factor bij de voorspelling en planning van hernieuwbare energie.

Voorspellingen van hernieuwbare energie zijn gewoonlijk een combinatie van nauwkeurige weersvoorspellingen en de beschikbaarheid van installaties en systemen. Het weer is een belangrijke factor, aangezien weersveranderingen aanzienlijke veranderingen veroorzaken in het opgewekte hernieuwbare vermogen. Zo is de variabele snelheid van de wind evenredig met de hoeveelheid stroom die door windturbines wordt opgewekt. Op dezelfde manier spelen de intensiteit van zonnestralen en de positie van wolken een grote rol in de fluctuaties als het gaat om zonne-energie.Wat prognose en planning van hernieuwbare energie interessant maakt, is dat het de sterk beïnvloedende factoren van effectieve stroomopwekking bestudeert. Een dergelijke studie wordt onmiddellijk toegepast, in plaats van voor niets te worden uitgevoerd. Het blijkt dat het analyseren van het weer, zoals Meteomatics doet, een vitale rol speelt in de voorspellingen die door Hive Power's Forecaster worden gedaan.

Oplossing voor prognose en planning van hernieuwbare energie - Hive Power

Hive Power's Forecaster is een van onze modules van de Flexibility Operator die op een zeer nauwkeurige manier kortetermijnvoorspellingen doet. Het houdt eenvoudig rekening met verschillende factoren die een rol spelen bij de opwekking van elektriciteit uit hernieuwbare energiebronnen en gebruikt deze bij de voorspelling. Zijn machine learning-modellen maken voorspellingen over de hoeveelheid energie die in de toekomst zou worden gebruikt en opgewekt, op basis van eerdere gegevens. Deze gegevens zijn real-time gegevens, wat zeer nuttig is omdat ze worden gebruikt zodra ze worden geleverd.

Voorspelling en planning van hernieuwbare energie zijn essentieel voor de doeltreffendheid van hernieuwbare energiesystemen. Met meer observaties in de behoeften van een hernieuwbaar energiesysteem, blijven nieuwe technologieën opkomen, en dit bevordert de ontwikkeling. Daarom is het van cruciaal belang om deze technologieën te omarmen wanneer ze opkomen, vooral wanneer ze praktisch en efficiënt zijn, zoals nu (bij het voorspellen en plannen van hernieuwbare energie).