仅仅提高一摄氏度的天气预报准确性，可以帮助集中供暖提供商每年节省300,000欧元。
提高天气预报准确性一度可以帮助集中供暖提供商每年节省300,000欧元。
随着气候变化的影响每年变得更加明显，减少排放的解决方案需求迫在眉睫。全球环境测量技术领导者Vaisala推出的新解决方案Xweather Optimize，利用超本地天气数据，帮助集中供暖提供商优化能源生产和资源使用。
集中供暖运营商依赖于准确的热需求预测来优化热生产和分配。Xweather Optimize 通过提供根据每个网络特性定制的超本地化、网络特定的天气预报来支持这一点。
“通过提高预测准确性并减少重大错误，运营商可以减少不必要的和昂贵的峰值锅炉激活，更精确地调整进水温度，并应用动态安全余量。这不仅确保了即使是最远建筑物的高效能源供应，还使运营商能够自信地参与备用市场，帮助平衡电网，”Vaisala Xweather Optimize 产品管理经理 Jussi Paanajärvi 解释道。
传统的天气预报在地方层面上不够准确。
天气，特别是空气温度，是影响每日集中供暖需求的单一最大因素，并且是最具变化性的因素。传统的天气预报利用来自全球各地天气站、传感器和卫星的海量数据。然而，由于传感器网络稀疏，这些天气预报没有考虑到城市地形、微气候等影响不同地区温度的因素。
这使得能源公司暴露在温度预测的错误中，而温度预测的错误可能对运营成本和效率产生不成比例的影响。
小的改进可以带来有效的网络控制和能源交易中的大量节省
Xweather Optimize 已经被芬兰一些最大的区域供暖提供商使用，包括 Espoo 的 Fortum，新解决方案将 24 小时预报中误差大于 2.5 °C 的情况减少了 59%，与一般的天气信息相比。
“我们的Vaisala气象站观测网络为我们提供了准确的当地关键气象参数数据，使我们能够比以往更精确地优化供暖供应温度，”Fortum的数字转型总监Viki Kaasinen说。
Paanajärvi 进一步解释说：“通过减少天气预报的误差，我们减少了热预测的误差，使公司能够优化成本效益最高的热生产和分配。改进1到48小时的预报也有助于能源交易商减少在不平衡市场中修正短缺和过剩的需求，因为能源需求对天气变化非常敏感。”
减少大型预测错误的年度成本节约可能是相当大的。
- 通过优化热生产和减少不必要的峰值锅炉启动，节省了€120,000。
- 通过更有效地管理局部约束和瓶颈，利用特定区域的需求预测以及有效校准置信区间以动态调整安全裕度，通过有效的网络控制节省了€80,000。
- 通过更准确的出价在日前市场和日内市场平衡供应和需求，在能源交易中节省了€100,000，同时减少了在不平衡市场中修正短缺和过剩的需求。
成本预测基于使用两种 Combined Heat and Power (CHP) 厂房和分散式热电厂，采用混合燃气、油和颗粒燃料为200,000人口提供每年2,000 GWh的能源需求。这些数据展示了与Vaisala预测在接下来的24到48小时内平均误差不超过4°C时相比，Xweather Optimize的最小年度节省量。
它是如何运作的？
简而言之，Xweather Optimize将易于安装的无线天气传感器网络与分析数据并为用户提供改进的本地天气预报的软件结合在一起。该软件使用机器学习模型，将地面真值观测和当地天气模式作为输入，随着时间的推移不断改进预测。
“从安装到运行，我们旨在使解决方案尽可能简单。客户获得他们需要的见解，其余的我们来处理，”Paanajärvi 解释道。
