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Unsere Datenquellen: Die Antriebskraft unserer Vorhersagen ​

Bei pvnode glauben wir an Transparenz für die Daten und Open-Source-Software, die wir zur Bereitstellung unserer Dienste verwenden. Deshalb möchten wir den leistungsstarken Datenquellen, die unsere Photovoltaik (PV) Modelle antreiben und die Genauigkeit unserer Vorhersagen ermöglichen, die gebührende Anerkennung zukommen lassen. Wir sind den Datenanbietern und Forschungsgemeinschaften, die unsere Arbeit ermöglichen, sehr dankbar.

Das Beste aus beiden Welten: Boden- und Satellitendaten ​

Unsere PV-Modelle basieren auf umfangreicher Forschung und verbinden die Präzision von bodengestützten Wetterstationsdaten mit der breiten Perspektive von Satellitenbeobachtungen, wo verfügbar. Dieser einzigartige Ansatz ermöglicht uns:

  • Lokale Besonderheiten zu erfassen: Bodenstationen liefern hochgenaue, lokale Informationen über Wetterbedingungen, die die Solarenergieproduktion direkt beeinflussen.
  • Das große Ganze zu sehen: Satellitendaten geben uns einen umfassenden Überblick über Wettermuster und Sonneneinstrahlung in großen Gebieten.

Durch die Kombination dieser beiden leistungsstarken Datenquellen erstellen wir eine verfeinerte, interne Datenreferenz, die sicherstellt, dass unsere Vorhersagen und Analysen sowohl zuverlässig als auch an verschiedene Standorte und Bedingungen anpassbar sind.

Würdigung unserer Datenanbieter ​

Wir schätzen die Beiträge unserer Datenanbieter sehr und verpflichten uns zur Einhaltung ihrer Nutzungsrichtlinien und Bedingungen. Jeder Datenpunkt, ob von einer lokalen Wetterstation oder einem globalen Satellitenfeed, spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung unserer Dienste.

Wir integrieren diese verschiedenen Datenquellen sorgfältig, um höchstmögliche Präzision zu erreichen.

Nachfolgend finden Sie eine Liste aller von uns verwendeten Datenquellen. Wir fügen kontinuierlich neue Quellen zu unserer Plattform hinzu und aktualisieren die Liste entsprechend.

Ständige Weiterentwicklung: Unser Engagement für Verbesserung ​

Wir sind daran interessiert, unsere Modelle kontinuierlich zu verfeinern. Das bedeutet, dass wir unsere Datenverarbeitungstechniken und Algorithmen regelmäßig aktualisieren, um die neuesten Forschungsergebnisse und Datenverbesserungen zu berücksichtigen. Diese fortlaufende Entwicklung stellt sicher, dass unsere Kunden stets die genauesten und handlungsrelevanten Erkenntnisse erhalten.

Datenquellen ​

UK Met Office - Atmospheric forecasts ​

  • Author: UK Met Office
  • Data basis: UK Met Office, own elements added. Used in calculations.
  • Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
  • License

Canadian Meteorological Centre CMC - Atmospheric, ensemble and wave forecasts ​

GeoNames ​

  • Author: GeoNames
  • Data basis: GeoNames, own elements added. Used in calculations.
  • Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
  • License

Aster DEM (GDEM 003) ​

Japan Meteorological Agency JMA - Atmospheric forecasts ​

Deutscher Wetterdienst DWD - Atmospheric, ensemble and wave forecasts ​

  • Author: Deutscher Wetterdienst DWD
  • Data basis: Deutscher Wetterdienst, own elements added. Used in calculations.
  • Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
  • License

European Center for Medium-Range Weather Forecasts ECMWF - Atmospheric, ensemble and wave forecasts ​

  • Author: ECMWF
  • Data basis: ECMWF, own elements added. Used in calculations.
  • Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
  • License

National Centers for Environmental Prediction - Atmospheric, ensemble and wave forecasts ​

  • Author: NOAA NCEP
  • Data basis: NOAA NCEP, own elements added. Used in calculations.
  • License

Météo-France - Atmospheric, ensemble and wave forecasts ​

Norwegian Meteorological Institute - Atmospheric forecasts ​

Chinese Meteorological Administration CMA - Atmospheric forecasts ​

Australian Bureau of Meteorology BOM - Atmospheric forecasts ​

Royal Netherlands Meteorological Institute KNMI - Atmospheric forecasts ​

Danish Meteorological Institute DMI - Atmospheric forecasts ​

Copernicus Marine Service - Wave forecasts ​

EUMETSAT ​

  • Author: EUMETSAT
  • Data basis: EUMETSAT, own elements added. Used in calculations.
  • Copyright (2024) EUMETSAT
  • The calculations performed were done (i.a.) by using data from EUMETSAT’s Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF).
  • Reference
Tsamalis, Christoforos; King, Robert; Good, Elizabeth; John, Viju; Hollmann, Rainer; Selbach,
Nathalie; Werscheck, Martin (2019): CM SAF Microwave Upper Tropospheric Humidity (UTH)
Data Record - Edition 1, Satellite Application Facility on Climate Monitoring,
DOI:10.5676/EUM_SAF_CM/UTH/V001, https://doi.org/10.5676/EUM_SAF_CM/UTH/V001

Copernicus Climate Change Service C3S Reanalysis ​

Global Flood Awareness System GloFAS - Flood Events ​

Weather Icons ​

  • Author: Weather Icons
  • Data basis: Weather Icons, own elements added. Used in calculations.
  • The SIL Open Font License
  • License

Deutscher Wetterdienst DWD ​

Copernicus Atmosphere Monitoring Service Products ​

OpenMeteo ​

  • Author: Patrick Zippenfenig
  • Data basis: OpenMeteo, own elements added. Used in calculations.
  • Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
  • License

NREL National Solar Radiation Database ​

Copernicus Land ​

  • Author: Copernicus Land
  • Data basis: Copernicus Land, own elements added. Used in calculations.
  • Copernicus data and information policy Regulation (EU) No 1159/2013 of 12 July 2013
  • License

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