Articles avec le tag: forecasting
← Retour au blogPourquoi un modèle météo global ne suffit pas en solaire
Les modèles globaux lissent les nuages qui déterminent votre production. Pourquoi AROME et les modèles régionaux rendent la prévision solaire plus juste.
Une installation neuve n'a pas besoin d'historique
La plupart des outils de prévision réclament des mois de données. Un modèle physique fonctionne dès le premier jour : voici pourquoi et ce que ça change.
Nowcasting, day-ahead, semaine : la précision par horizon
Une prévision à 15 minutes et une prévision à 7 jours sont deux problèmes distincts. Ce que chaque horizon peut fournir, et où la précision décroche.
Modèles de transposition : l'irradiance sur plan incliné
Les données météo décrivent une surface horizontale, vos modules sont inclinés. Le pont mathématique s'appelle la transposition : le modèle choisi compte.
Le voyage du rayonnement : du Soleil à votre panneau
Suivez un rayon de soleil du haut de l'atmosphère jusqu'à votre module incliné : diffusion, aérosols, nuages, réflexion au sol, puis électricité.
Pourquoi la nébulosité est la variable la plus difficile
La température se prévoit, la position du soleil se calcule. Les nuages, eux, relèvent de la théorie du chaos : c'est là que réside l'erreur de prévision.
D'où viennent les prévisions météo : les modèles NWP
Votre prévision de production ne vaut que ce que vaut son entrée météo. Comment fonctionnent les modèles numériques et leurs limites pour le solaire.
Prévision solaire : modèle physique ou machine learning ?
Deux approches opposées pour prédire la production solaire : l'une modélise la physique, l'autre apprend des données. Ce que cela change pour vous.