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14/10/2021

Une plus grande précision permet d'améliorer l'apprentissage automatique pour les prévisions énergétiques ! Hive Power dévoile les résultats de sa vérification des prévisions météorologiques

Alexander Stauch - Head of Marketing
Dr. Alexander Stauch
Head of Marketing
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Les conclusions sont étonnantes : les données et les prévisions météorologiques les plus précises permettent de faire des prévisions de production et de consommation d'énergie supérieures, ce qui permet aux entreprises d'optimiser leur gestion de l'énergie. Cela se traduit par des économies précieuses, une réduction des risques de planification et une meilleure prise de décision. Dans cet article, vous apprendrez comment Hive Power tire parti de ces avantages grâce aux données météorologiques fournies par l'API Météo de Meteomatics.

Préparer le terrain

Les prévisions énergétiques sont d'une grande importance dans les opérations quotidiennes du marché. Les prévisions à court terme concernent généralement des horizons de prévision allant de quelques minutes à quelques jours. Les fournisseurs d'énergie et les opérateurs de réseaux de distribution bénéficient de prévisions précises sur la demande et la production d'énergie, car cela leur permet d'orchestrer de manière optimale leurs actifs flexibles afin d'atteindre leurs objectifs commerciaux.

Optimisation énergétique : le rôle déterminant des données météo

La météo est de loin le facteur externe le plus important qui affecte la consommation et la production d'énergie. C'est pourquoi Hive Power a décidé de mener une étude interne pour examiner et sélectionner le fournisseur de prévisions météorologiques numériques le plus performant.

Un critère important que Hive Power a pris en compte est la disponibilité des prévisions météorologiques historiques (disponibles dans l'API Meteomatics depuis 1978). De nombreux fournisseurs de services météorologiques n'archivent ni ne stockent leurs prévisions. Pourtant, les prévisions météorologiques historiques sont d'une importance cruciale pour former un modèle de prédiction énergétique robuste et fiable. Pour être fiable, un modèle doit être entraîné sur le même type de données qui seront utilisées au moment de l'inférence.

À la recherche du meilleur fournisseur de prévisions météorologiques

Hive Power a examiné une douzaine de fournisseurs différents, éliminant ceux qui ne répondaient pas à ses critères et retenant cinq finalistes. Pour tester la qualité des prévisions, Hive Power a demandé une année de prévisions horaires de la température au niveau du sol et du rayonnement solaire pour un emplacement spécifique, générées autour de minuit et couvrant une période de 24 à 48 heures, correspondant à l'horizon de prévision typique des modèles de prévision énergétique de Hive Power. En comparant ces prédictions avec les observations locales réelles, Hive Power a été stupéfait de découvrir les performances supérieures de l'API Meteomatics.

Dans les figures ci-dessous, Hive Power partage les résultats de ses vérifications des prévisions. Dans la figure 1, la distribution de l'écart entre la température observée et la température prédite est présentée. Dans la figure 2, les cinq distributions sont superposées pour une comparaison plus aisée. Une situation similaire a été trouvée pour les paramètres de rayonnement solaire. Il est devenu évident pour Hive Power que les données de prévisions météorologiques de l'API Meteomatics étaient les plus précises et les mieux calibrées.

Temperature: observed - forecasted

Distribution de l'écart entre la température au sol observée et prédite pour cinq fournisseurs météo différents. Les lignes verticales en pointillés indiquent la moyenne de chaque distribution (seule l'erreur moyenne de Meteomatics est centrée sur zéro). L'erreur absolue moyenne (MAE) est indiquée sur chaque graphique (plus elle est faible, mieux c'est).

Comparison: Meteomatics vs other providers

Les mêmes distributions d'erreurs de la figure 1 superposées (après estimation de leur densité de noyau). La courbe de Meteomatics est la plus étroite et la seule qui soit centrée sur zéro.

Gianluca Corbellini
Gianluca Corbellini
Managing Director
Hive Power
Meteomatics a rempli toutes les conditions et a dépassé nos attentes.

"Nous recherchions un guichet unique capable de nous fournir des données météorologiques actualisées et détaillées couvrant l'Europe, et qui soient commodément disponibles via une API RESTful. C'est pourquoi nous étions très enthousiastes à l'idée d'un partenariat avec Meteomatics, et des possibilités commerciales que l'API de Meteomatics pourrait générer pour Hive Power. Nous avons pris du temps pour évaluer plusieurs fournisseurs de prévisions météorologiques numériques. Le choix n'a pas été facile en raison de notre liste exigeante de critères, mais Meteomatics a rempli toutes les conditions et a dépassé nos attentes. Nous cherchions un fournisseur capable de couvrir le monde entier, en mettant l'accent sur l'Europe et plus particulièrement sur les Alpes, une région difficile en matière de prévisions météorologiques à haute résolution. Notre propre comparaison des prévisions a clairement montré que Meteomatics était le fournisseur le plus précis, en particulier à court terme. Nous avons été ravis de découvrir la richesse de paramètres météorologiques standard et avancés proposés par l'API de Meteomatics. De plus, Meteomatics était l'un des rares fournisseurs à permettre de récupérer facilement les prévisions météorologiques historiques archivées, qui sont d'une importance capitale pour former correctement nos modèles d'apprentissage automatique. Gianluca Corbellini, directeur général de Hive Power, a déclaré : « Nous sommes ravis d'avoir choisi Meteomatics comme fournisseur de données météorologiques et nous prévoyons un partenariat long et fructueux avec eux".

La solution unique pour tous les besoins : Meteomatics Weather API

L'API météo de Meteomatics permet à Hive Power d'informer et d'enrichir ses modèles propriétaires de prévision de la consommation et de la production d'énergie. Alimenté par les techniques d'apprentissage automatique les plus avancées, le Forecaster de Hive Power calcule des prévisions probabilistes à court terme pour simplifier la gestion de la production et de la consommation d'énergie agrégées par les détaillants en énergie et les opérateurs de réseau. Des prévisions énergétiques précises sont cruciales pour l'écrêtement des pointes de consommation, le commerce performant de l'énergie, la stabilité des réseaux et la prévention des congestions.

A propos de Hive Power

Fondée en 2017 en Suisse, Hive Power est un fournisseur leader de solutions innovantes pour les réseaux intelligents. Hive Power fournit une plateforme SaaS pour optimiser votre réseau de distribution électrique existant, tant du point de vue technique qu'économique. Hive Power met en œuvre des techniques et des modèles commerciaux innovants pour atteindre l'avenir énergétique 4D centré sur le client - décarbonisation, numérisation, décentralisation et démocratisation.

Matthias Piot - Meteorologist and Client Manager
Dr. Matthias Piot
Météorologue et responsable de clientèle

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