Meteo for Energy
Predicciones meteorológicas para optimizar la producción y gestión de plantas de energía renovable (fotovoltaica, termosolar y eólica)
SECTORS
- Energía
WEBSITE
http://www.meteoforenergy.com/ADDRESS
Albert Einstein 15 - Edificio BIC Araba
01510 Vitoria-Gasteiz
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+34 945 771 085Somos una empresa que apoya y cree firmemente en el futuro de las Energías Renovables. Es por ello que Meteo for Energy desarrolla productos innovadores para la mejora de la gestión de la producción energética en plantas de energía renovables (eólica, fotovoltaica y termosolar).
Utilizamos técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial y algoritmos de optimización para mejorar y optimizar la operación, mantenimiento y rendimiento de las plantas de energía renovable.
Nuestro trabajo se basa en un esfuerzo diario en la búsqueda de mejorar las predicciones meteorológicas, haciéndolas más fiables y adaptadas a cada tecnología realizando un gran esfuerzo en INNOVACIÓN TECNOLÓGICA.
ENERGÍAS RENOVABLES
Predicciones meteorológicas y predicciones de producción energética
PLANTA TERMOSOLAR
Sistema de predicción meteorológico (DNI) para optimizar la producción energética de las plantas termosolares (CSP)
PARQUE EÓLICO
Sistema de predicciones de producción energética en tiempo real para parques eólicos onshore y offshore
PLANTA FOTOVOLTAICA
Sistema de predicción de producción y optimización energética para plantas fotovoltaicas (tecnología: fija, 1 eje y 2 ejes)
RECURSO SOLAR – TMY
Estimación del recurso solar para un emplazamiento de una planta solar.
Informe del año meteorológico tipo (TMY)
GENERACIÓN DISTRIBUIDA
Predicción de la producción energética en sistemas de autoconsumo, para la optimización del almacenamiento y la gestión energética
Otros Servicios.
Aplicación de nuestra tecnología en otros ámbitos:
DETECCIÓN DE INCENDIOS
Detección de incendios en tiempo real en Europa mediante imágenes de satélite Meteosat
ALUMBRADO INTELIGENTE
Sistema de gestión inteligente que permite monitorizar y controlar el alumbrado exterior automáticamente en función de las condiciones meteorológicas