Previsión profesional de producción de energía eólica

Prueba nuestros datos fiables sobre producción de energía eólica

Escoge tu ubicación en el mapa y rellena el formulario de debajo para ver un gráfico con la producción de energía eólica para el modelo de turbina escogido (esto determina tu capacidad). Puedes ver la previsión actual, así como los datos históricos de hasta 20 años en el pasado. Los datos se basan en combinación de machine learning con varios modelos climatológicos y cubre todo el planeta.

Grados, por ej. 37.78, o haz clic en el mapa
Grados, por ej. -122.4, o haz clic en el mapa
Selecciona un modelo de turbina de la lista
Número de turbinas en la granja eólica
Capacidad total en MW, según el modelo de turbina seleccionado
Altura del hub en metros
Escribe GPS en el formulario o haz clic en el mapa
GPS para la carta mostrada
GPS seleccionado

Resultado esperado de energía eólica basado en tus parámetros para el 20 Abril 2024 en la hora local:

¿Cómo se prevé la energía eólica?

Nuestros modelos básicos tienen en cuenta la velocidad y dirección del viento, temperatura y otras variables meteorológicas para predecir el resultado de energía eólica en los días siguientes en una resolución horaria. La previsión se computa según los parámetros que presentaste en el formulario - la capacidad total depende del modelo de turbina y el número de turbinas. Para calcular las previsiones de energía eólica, nuestro modelo combina varios modelos climatológicos y métodos de previsiones para generar las proyecciones más precisas.

Los datos presentados en esta web son para uso y planificación personal. Si quieres acceder a estos datos con objetivos empresariales o en cantidades mayores, por favor usa nuestra API para previsiones de producción eólica.

Previsiones profesionales de energía eólica

En caso de que necesites previsiones energéticas más precisas y complejas para tus granjas eólicas u otros activos energéticos, por favor, ponte en contacto. Prepararemos un modelo avanzado y personalizado basado en más variables que tienen en cuenta producciones históricas y especificaciones detalladas. Tenemos una amplia experiencia en la climatología y machine learning aplicado y hemos ayudado a empresas similares en el sector durante 15 años.