Utilizamos dados meteorológicos confiáveis, provenientes do SolarGIS e/ou HelioClim, com mais de 20 anos de histórico, o que garante uma excelente confiabilidade na estimativa da produção de energia.
Trabalhamos com uma modelagem detalhada, considerando a posição (XYZ) de cada tracker, de acordo com o layout e terraplanagem do projeto. Dessa forma, o cálculo das perdas por sombreamento se torna preciso e confiável.
Estamos cientes de que simulações horárias podem introduzir erros relacionados às perdas por clipping nas estimativas de produção de energia. Por isso, implementamos um algoritmo de machine learning, desenvolvido pelo principal laboratório de energia solar dos EUA, para aprimorar a precisão dessas previsões.
A Certificação de usinas de geração distribuída (GD) proporciona estimativas confiáveis da geração de energia, beneficiando investidores, agentes financiadores e gerentes de ativos de GD.
Uso de séries históricas confiáveis para a elaboração do TMY.
Modelagem 3D para estimativas precisas das perdas por sombreamento.
Correção das perdas por clipping utilizando algoritmo próprio.
Estimativa confiável da geração de energia para todos os agentes envolvidos na Usina.