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Daten aus der Numerischen Wettervorhersage (NWV) für Machine Learning nutzen

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Jonathan Simon
Product Manager, enercast GmbH

Agenda

Numerische Wettervorhersagemodelle (NWV) sind die Grundlage von Prognosen für erneuerbare Energien (EE) und weiteren Anwendungen wetterbasierter künstlicher Intelligenz. In unserem Webinar geben wir einen Überblick über die Struktur von NWV-Modellen, damit Anwender von Prognosen bessere Ergebnisse erzielen können.

enercast-Experte Jonathan Simon wird die folgenden Themen besprechen:

  • Was sind numerische Wettervorhersagemodelle (NWV) und wie unterscheiden sich ihre Daten von Messdaten?
  • Wie sind die Daten von NWV-Modellen in Bezug auf geografische Abdeckung, zeitliche Auflösung und Anzahl der Aktualisierungen strukturiert?
  • Warum sollten historische Wettervorhersagen bei der Vorhersage der EE-Erzeugung mit Methoden des maschinellen Lernens verwendet werden?

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