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Maschinelle Lernverfahren unterstützen komplexes Winddatenmanagement

ID: 1023074

Karlsruhe, 21.02.2014. Viel Wind um Wind: Auf der größten
europäischen Veranstaltung zur Windenergie, EWEA 2014 Annual
Event, vom 10.-13. März 2014 in Barcelona, dreht sich auch für
EWC Weather Consult GmbH aus Karlsruhe das Windrad. In
Halle 6, Stand 6B42 stellen die Karlsruher Wetterdienstleister
und Windexperten ihr komplexes Datenmanagement und -
portfolio vor. Mit im Messegepäck sind MCP (Measure Correlate
Predict)-Verfahren für Windmessungen, Analysen zur Beurteilung
von Windpark-Standorten, (auf historischen Daten basierende)
Simulationsberechnungen und Prognosen der Stromeinspeisung
sowie Lösungen zur optimalen Kombination von (3rd-Party)
Windvorhersagen.

(IINews) - Mit über 60 teilnehmenden Nationen bietet das Event der
/>
internationalen Windgemeinde eine Plattform mit Ausstellung,


Konferenz und Netzwerkmöglichkeiten. EWC, seit 1999 als
/>
Wetterdienstleister im Energiesektor tätig und führender
/>
Technologietreiber für Langzeitkorrekturen für

Ertragsrechnungen sowie Wettermessdatenverarbeitung, geht


hier aktiv auf Direktvermarkter, Planer, Projektierer,

Investoren und Netz- und Windenergieanlagenbetreiber zu.


Um die immer steigenden Ansprüche des Windmarktes

bezüglich präzisen Vorhersagen begegnen zu können, rechnet


EWC komplexe physikalische Vorhersagen, kalibriert

Messdaten und kombiniert unterschiedlichste

Vorhersagemodelle und Modellparameter, Reanalysen,

Satellitenbilder und andere Winddatenquellen. So erhalten


z.B. Stromhändler eine Metaprognose/ Kombibox auf Basis


Maschineller Lernverfahren: eine verbesserte Gesamt-

Portfolio-Prognose durch Kombination unterschiedlicher, auch


unabhängiger fremder Prognosen. Der Vorteil hier liegt in der


deutlich verbesserten Vorhersagegüte, beispielhaft zu sehen


beim Day-Ahead-Vorhersagefehler (15% geringerer MAE,
/>
Mean Absolute Error).



Im Februar auf der E-world energy & water 2014 in Essen neu


eingeführt wurde der Erneuerbaren Energie Index, ein

Langzeitindex der aktuellen Stromproduktion und Teillösung


der Energie-Meteorologischen Analyse. Er umfasst

meteorologischen Zeitreihen und Felder auf Basis von

Reanalysedaten und Simulationsberechnungen und bietet den


Vergleich aktueller Stromproduktionsdaten gegenüber einem


35-jährigen Produktionsrückblick unter Berücksichtigung von






Zubau-Daten.



Im Fokus dieser Messe stehen für die süddeutschen

Windexperten auch hochaufgelöste, zeitnahe Wind- (und
/>
Solar)Leistungsprognosen für verbesserte Intraday- und Day-


Ahead-Prognosen, die im letzten Jahr mittels Maschineller
/>
Lernverfahren ebenfalls in eine neue, deutlich höhere

Qualitätsliga für Vorhersagen katapultiert wurden. Die für die


Direktvermarktung geeigneten Kurzfristvorhersagen werden


mit aktuellen Einspeisungsdaten bestehender Windparks
/>
kalibriert und etwaige Fehler werden durch probabilistische
/>
Fehlercharakterisierung ausgemerzt.



Die bereits seit drei Jahren am Markt verfügbare, online
/>
abfragbare und innerhalb von Minuten zur Verfügung

stehende Windpotenzialanalyse wurde bei EWC um

umfangreiche Wind- und Ertragszeitreihen ergänzt. Dazu
/>
gehören auch der Windenergie-Index und das weltweit beste


Verfahren zur Langzeitkorrelation von Messdaten.

Langzeitkorrekturen (MCP) für Windmessungen mittels

Maschineller Lernverfahren dienen dabei zur Reduktion der


Unsicherheiten von Windenergieprojekten und erhöhen die


Chance auf erzielbare, realistische Ertragszahlen bzw.

sicherere Kalkulation von Margen.



Auch die für Wetterdienstleister obligatorischen

Wetterprognosen sind bei EWC nun für jeden beliebigen Ort


weltweit verfügbar – und das auf Basis globaler, amtlicher
/>
Wetterdaten und hochauflösender Prognose-modelle. Mit im


EWC-Portfolio befinden sich die dazu gehörigen Analysen, die


Plausibilisierung von Einspeisungsdaten sowie die Filterung


von Wettermess- und Windzählerdaten.



Nicht nur historische Analysen, auch der Blick ins zukünftige


Wettergeschehen ist bei EWC wichtig: So tragen Wetter-,
/>
Wind- und Ertragsprognosen zur optimierten Wartungsplanung


und reibungsloseren Störungsbehebung (z. B. durch

Unwetterwarnungen) in Wind- und Solarparks bei.



Als Konferenzteilnehmer positioniert sich EWC als

lösungsorientierter Wetterdatenmanager mit Schwerpunkt auf


der Winddatenveredelung und Anpassung von Winddaten und


präsentiert seinem Fachpublikum im Konferenzbereich der
/>
EWEA Postervorträge zur „Langzeitkorrektur von

Windmessungen mittels Maschineller Lernverfahren“ und
/>
„Unsicherheiten in der Modellkette zu probabilistischen

Prognosen“. Nähere Informationen online unter www.weather-


consult.com/ewea_2014.

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Unternehmensinformation / Kurzprofil:

EWC Weather Consult GmbH
Als unabhängiger, privater Anbieter von Wetterinformationen
bietet EWC zeit- und ortsbezogene Wetterdaten, historische
Wetterdatenbanken, Wettergutachten und -prognosen sowie
Blitz- und Klimastatistiken für Wirtschaftsunternehmen der
Versicherungs- und Energiebranche, Behörden sowie den
Freizeitbereich. Unter dem Einsatz modernster
Internettechnologien sowie zeit- und ortsbezogener Wetterdaten
in höchster Qualität erstellen Diplom-Meteorologen Kurz- und
Mittelfristprognosen und treffen Aussagen zu allen
Wetterbedingungen im In- und Ausland. Das Unternehmen
wurde 1999 gegründet. Durch qualifiziertes Personal, eigene
Wettermodelle, Kooperationen mit kompetenten Partnern und
konsequenter Erweiterung des Dienstleistungsportfolios erschließt
EWC aktiv nationale und internationale Märkte.



Leseranfragen:

EWC Weather Consult GmbH
Schönfeldstraße 8
D-76131 Karlsruhe
Infoline: +49 (0)721-663 23 0
Fax: +49 (0)721-663 23 23
eMail: info(at)weather-consult.com



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Bereitgestellt von Benutzer: EWC
Datum: 21.02.2014 - 19:43 Uhr
Sprache: Deutsch
News-ID 1023074
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Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Stefanie Raysz
Stadt:

Karlsruhe


Telefon: +49 (0)721-663 23 0

Kategorie:

Energie & Umwelt


Meldungsart: PresseMitteilung
Versandart: Veröffentlichung
Freigabedatum: 21.02.2014

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"Maschinelle Lernverfahren unterstützen komplexes Winddatenmanagement"
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