为了处理提前小时和提前天数的操作，该服务提供预期能量的时间序列数据集，涵盖从下一小时到 14 天的时间段。
为了处理提前小时和提前天数的操作，该服务提供预期能量的时间序列数据集，涵盖从下一小时到 14 天的时间段。
由于预测会随着新输入信息的接收而不断变化，因此该服务会不断生成更新的数据流。对未来几小时的预测，每 10/15 分钟更新一次；对未来几天的预测，每天更新 4 次。
通过使用先进的模拟模型，可以预测任何类型光伏配置的预期能量输出。这也适用于带有跟踪器的系统，其跟踪算法也在模拟中建模。
对于风力发电资产，或结合太阳能和风力发电能力的项目，Solargis Forecast 服务可提供完整的解决方案，包括对预期风力发电量的预测。
从每个时间跨度的最佳预测中获取输出结果。Solargis Forecast 结合多种模型和预测技术，以最低的预期偏差提供无间隙数据流。
除了 NWP 模式外，我们还利用实时卫星数据来计算未来几小时的预期云量。所谓的云运动矢量（CMV）模型适用于未来 3-4 小时，并将其纳入预测的时间序列中。
数值天气预报（NWP）模型因天气条件的不同而具有不同的功能。因此，Solargis 预测服务采用共识预测，对各种 NWP 模式的预测进行优化整合。
该服务不依赖于实际能源生产数据来运行和校准模型。我们之所以能做到这一点，是因为我们采用了先进的发电量模拟模型，能够再现光伏发电站和风力发电站在特定辐照度和气象条件下的行为。
Solargis Forecast 服务可生成和汇总两个或更多，甚至数千个能源发电资产的预测。当需要预测某个国家或地区的太阳能（或太阳能+风能）总产量时，无论资产规模（公用事业规模、商业规模、屋顶规模等）如何，这一点都特别有用。
提前了解特定地点的预期精度。无论是在业务还是技术方面，这些信息都是规划资产运营必要行动的关键。
我们通过将历史预测与基于卫星观测的太阳辐射模型进行比较，来评估预测的性能。这是了解预期偏差范围的关键，对于混合系统，这有助于确定最佳存储容量。
通过了解足够长时期的实际生产数据，我们的专家团队可以调整影响预测准确性的输入，从而将系统偏差降至最低。
将任何平台与Solargis Forecast API 提供的数据流连接起来。这样，您就可以更高效地将预测纳入日常运行维护和交易活动。
使用 HTTP 协议以标准化方式请求和交换数据。这可以为您的预测报告需求提供极大的灵活性。
除了 REST API 之外，我们还为使用 SFTP/FTP 数据传输协议的用户提供了通过该协议接收数据的可能性。
在应用程序接口（API）中提供了一整套用于计算预期功率输出的系统设置。这对于从预测服务中获得更真实的功率输出值非常有帮助。
您可以 在这里下载我们的宣传材料 。