Lokale zonvoorspelling met hybride AI op basis van beperkte weersdata

Het accuraat voorspellen van lokale zonstraling ter plaatse van gebouwen is met de energietransitie in toenemende mate van groot belang in het optimaliseren van het energiegebruik. Dit heeft meerdere kanten. Informatie over instantane en verwachte zonstraling kan worden gebruikt voor het optimaal regelen van klimaatinstallaties, zodat comfort voor gebruikers van een gebouw op een energieefficiënte manier wordt gerealiseerd. Ook is informatie over verwachte zonstraling essentieel, wanneer er fotovoltaïsche (PV) panelen op het dak van het gebouw geïnstalleerd zijn, in het realiseren van optimale laadstrategieën van elektrische voertuigen (EV) op de parkeerfaciliteit van een gebouw. Met de huidige ontwikkelingen van elektrificatie in de maatschappij en de belasting die dit legt op de elektriciteitsnetten is de informatie over verwachte zonstraling, en dus opgewekt vermogen, essentieel om te optimaliseren op zelfconsumptie en reductie van piekbelastingen. Vanuit dit perspectief is het van belang om niet alleen informatie te hebben over de verwachte zonstraling, maar ook over de robuustheid van de voorspelling.

TVVL Magazine Nr. 1 2024