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Die Sonnenenergie ist intermittierend und unterliegt schwankenden Wetterbedingungen. Daher sind genaue Vorhersagen unerlässlich, um die Entwicklung der Solarenergie zu optimieren. Eine leistungsstarke Multi-Horizon-Prognose-API hilft Entwicklern dabei, ihre Abläufe zu optimieren, indem sie vorhersagt, wie viel Sonneneinstrahlung zu einem bestimmten Zeitpunkt und an einem bestimmten Ort verfügbar sein wird.

Solarprognosen basieren auf einer Kombination aus Satellitendaten, Wettermodellen und bodengestützten Messungen. Satellitendaten liefern detaillierte Informationen über die aktuelle Bewölkung und Sonneneinstrahlung, während Wettermodelle die großräumigen Bewegungen von Wettersystemen und deren Auswirkungen auf die zukünftige Sonneneinstrahlung vorhersagen. Bodengestützte Messungen geben Aufschluss über die lokalen Wetterbedingungen und die Echtzeitleistung der Solaranlage. Diese Eingabedaten werden kontinuierlich aktualisiert, um die Genauigkeit und Relevanz der Prognosen zu gewährleisten.

Um einen optimalen Betrieb von Solaranlagen zu gewährleisten, gibt es drei Arten von Solarprognosen, die nach ihrem Zeithorizont klassifiziert werden: Echtzeit-, Kurzfrist- und Langfristprognosen.

Sehr kurzfristige Prognosen, auch als Nowcasting bekannt, decken einen Zeithorizont von wenigen Minuten ab und erfordern in der Regel ein Himmelsbeobachtungssystem mit hemisphärischen Kameras. Sie ergänzen die standardmäßigen Sensormessungen vor Ort und Satellitenbilder, die weniger präzise sind. Diese Art der Vorhersage ist besonders nützlich für hybride Mikronetzsysteme an abgelegenen Standorten, an denen keine sofort verfügbare Alternative zur PV vorhanden ist, oder wenn kritische Energiebeschränkungen bestehen (z. B. an Industriestandorten).

Kurzfristige Vorhersagen (intra-day) sagen die Sonneneinstrahlung für die kommenden Stunden des Tages voraus. Sie sind entscheidend, damit Solarenergieentwickler den Betrieb in Echtzeit optimieren und Netzbetreiber die Integration von Solarenergie in das Netz steuern können.

Langfristige Prognosen (Day-Ahead) sagen die Sonneneinstrahlung über mehrere Tage bis Wochen voraus. Diese sind für Akteure im Bereich Solarenergie unerlässlich, um den Betrieb zu planen und Entscheidungen zum Ausgleich von Energieangebot und -nachfrage zu treffen und so eine zuverlässige Stromversorgung sicherzustellen.

Wettermodelle und Satellitenbilder sind ausgezeichnete Datenquellen für die Solarprognose und weltweit verfügbar. Ihre zeitliche und räumliche Auflösung reicht jedoch nicht aus, um das Wolkenverhalten in sehr kurzen Zeiträumen und auf standortspezifischer Ebene zu erfassen.

Die vor Ort verfügbaren Überwachungssensoren liefern in der Regel äußerst wertvolle Einblicke in den Echtzeitstatus des Systems mit viel größerer Präzision. Der Prognosealgorithmus von CalibSun ist in der Lage, diese Messungen zu integrieren, um die Prognosen auf der Grundlage der tatsächlichen Daten kontinuierlich anzupassen – insbesondere wenn andere Datenquellen kurzfristige Schwankungen nicht genau vorhersagen können.

CalibSun ruft Echtzeitdaten über sichere Pipelines ab. Wann immer möglich, wird die Erfassung von Echtzeitdaten dringend empfohlen, da dies die Prognoseleistung über kurze Zeiträume erheblich verbessert.