正如前一篇所分析的,新能源功率预测行业在碳中和背景下将继续深入发展,并在未来发挥更加重要的作用。新能源功率预测行业的核心在于预测精度,目前的预测精度并不能满足行业的要求,很多新能源场站存在由于功率预测不准确导致高额罚款的情况,而且随着行业的深入发展对预测精度的要求会越来越高。现阶段功率预测不准确的主要原因有:测风塔/辐照仪等基础数据质量差、数值天气预报准确率不高、功率预测模型匹配度不好,本篇主要讨论数值天气预报这一部分。

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新能源的发展机遇和挑战

        自2020年末,“碳达峰、碳中和”成为热门关键词,各大媒体、机构都对这一新概念争相表达分析和见解,热度持续发酵,引起了一场双碳目标下涉及国家经济、产业结构、能源转型、生活方式等诸多影响方面的社会大讨论。 

        固然“碳中和”会深刻和深远地影响国家经济和诸多产业,但毋庸置疑的是,碳中和首先改变的将会是能源产业格局。

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​从“雾霾”变成热搜词榜单上的常客开始,越来越多的人会在打开天气 app 时也关注一下当天的空气质量。如果需要考虑未来几天的出行计划,那今天的空气质量数据就远远不够了。

目前,环保局官方还没有开始每天公布空气质量预报,但很多科研机构、商业气象公司已经实现了这一目标,并达到了相当高的准确性。

心知天气数据可视化平台中北京的逐小时空气质量预报

心知的天气数据可视化平台、API接口产品中,都包含逐日、逐时空气质量预报数据。

怎样才能准确预测未来的空气状况呢?

一、数值方法

较为传统的空气质量预测方法,可统称为数值方法。

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除了下雨天出门要带伞,天气到底还在多大程度上影响着我们的日常生活?

《彭博商业周刊》曾在他们的报道中提到过几个例子:2014 年春夏巴西大旱,高温不退,对于全球最大的咖啡连锁店星巴克来说,这意味着巴西这个主要的咖啡豆产区产量骤降,国际咖啡豆价格上涨。2014 年 6 月,星巴克宣布上调旗下几款咖啡的价格。跨国食品公司的采购部门需要掌握全球整体气象情况,努力将风险降至最低。相关统计表明,流通类商品销售额的 65% 取决于天气,因为天气直接影响人的生理、心理,支配他们的消费行为。在德国,气温超过 22 摄氏度,啤酒开始劲销,气温再每上升 1 摄氏度,大瓶装的啤酒每天会多销 230 万瓶,德国气象公司由此开发了相关的「啤酒指数」。

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本文转自:天机(Wechat ID:WeatherDiscovery)

编者按:2016年1月,路透社发文称,雾霾问题引起了民众和政府的关注,微软和IBM等科技公司将此当作一个市场商机,各自研发了空气质量预测技术。

中国的空气污染问题蕴含着巨大商机。预测空气质量已经成为一个增长迅猛的新生市场,全球两大科技公司IBM和微软都在争夺这个市场。

2016年1月,酸性雾霾数次包围北京城,迫使市政府发布了史无前例地发布了两次“红色预警”——一旦发布这种预警,就相当于告诉北京的2200万居民,严重空气污染有可能持续3天以上。这种预警需要依靠先进的污染预测技术。

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本文转自: 深蓝DeeperBlue(Wechat ID:deeperbluetech)

深蓝 Deeper Blue 盘点了 4 家世界范围内最值得关注商业气象服务公司。

它们分别是:

一个只做24小时天气预报却活了20多年的电视台 The Weather Company专门给农民卖大豆保险的 The Climate Corporation只靠天气预报就做到苹果 Top 10 APP 的 Dark Sky用 “开源精神” 集中散户力量抗衡大数据公司的 OpenWeather Map

我们其实想说:气象服务在当下的中国是一个巨大的创业机会。

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