Beiträge mit Tag: forecasting
← Zurück zum BlogWarum eine globale Prognose für PV nicht reicht
Globale Wettermodelle verwischen die Wolken, die über deinen Solarertrag entscheiden. Warum regionale Modelle für eine genaue Prognose zählen.
Warum neue Anlagen mit physikbasierten Modellen keine Trainingsdaten brauchen
Die meisten Prognose-Tools brauchen Monate an Verlaufsdaten. Physikbasierte Prognosen funktionieren ab dem ersten Tag. Warum das so ist.
Nowcasting, Day-Ahead oder Wochenprognose — Genauigkeit über alle Zeithorizonte
Eine 15-Minuten-Prognose und eine 7-Tage-Prognose sind grundverschiedene Probleme. Was jeder Zeithorizont realistisch leisten kann.
Transpositionsmodelle: Wie Volcast berechnet, was auf dein geneigtes Modul trifft
Wetterdaten liefern die Einstrahlung auf eine horizontale Fläche. Deine Module sind geneigt. Die Brücke dazwischen heißt Transposition — und das Modell zählt.
Die Reise der Einstrahlung: Vom All zu deinem Solarmodul in 8 Schritten
Begleite einen Sonnenstrahl vom Rand der Atmosphäre durch Streuung, Absorption, Wolken und Reflexion, bis er auf dein geneigtes Modul trifft und zu Strom wird.
Warum Bewölkung die schwierigste Variable der Solarprognose ist
Temperatur ist berechenbar, der Sonnenstand exakt kalkulierbar. Doch Wolken sind Chaostheorie in Aktion — und die größte Fehlerquelle jeder Solarprognose.
Woher Wetterprognosen kommen: NWP-Modelle erklärt für PV-Besitzer
Deine Solarprognose ist nur so gut wie ihr Wetterinput. So funktionieren numerische Wettermodelle — und wo sie bei Solarenergie an ihre Grenzen stoßen.
Physikbasierte vs. ML-basierte Solarprognose — warum der Ansatz entscheidend ist
Zwei grundverschiedene Wege, PV-Erträge vorherzusagen: der eine modelliert die Physik, der andere lernt aus Daten. Warum der Unterschied für deine Prognose zählt.