پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر: قدرتی برای آینده‌ای پایدار

چشم‌انداز جهانی انرژی در حال تحولی عمیق است که ناشی از نیاز فوری به مقابله با تغییرات اقلیمی و تضمین آینده‌ای پایدار برای انرژی است. منابع انرژی تجدیدپذیر، مانند باد، خورشید و برق‌آبی، نقش حیاتی فزاینده‌ای در این گذار ایفا می‌کنند. با این حال، تغییرپذیری ذاتی این منابع، چالش‌های قابل توجهی را برای اپراتورهای شبکه، بازارهای انرژی و سرمایه‌گذاران ایجاد می‌کند. بنابراین، پیش‌بینی دقیق و قابل اعتماد انرژی‌های تجدیدپذیر برای یکپارچه‌سازی مؤثر این منابع و تضمین یک سیستم انرژی پایدار، کارآمد و مقرون‌به‌صرفه در سراسر جهان بسیار حیاتی است.

چرا پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر مهم است؟

پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر فرآیند پیش‌بینی مقدار برقی است که توسط منابع انرژی تجدیدپذیر در یک دوره زمانی مشخص تولید خواهد شد. این اطلاعات برای ذی‌نفعان مختلفی ضروری است:

• اپراتورهای شبکه: پیش‌بینی به اپراتورهای شبکه اجازه می‌دهد تا نوسانات در عرضه انرژی تجدیدپذیر را پیش‌بینی کرده و سایر منابع تولید (مانند گاز طبیعی، برق‌آبی) یا سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی را برای حفظ پایداری و قابلیت اطمینان شبکه تنظیم کنند. متعادل کردن عرضه و تقاضا در زمان واقعی برای جلوگیری از خاموشی و تضمین تأمین برق مداوم برای مصرف‌کنندگان حیاتی است.
• معامله‌گران انرژی و فعالان بازار: پیش‌بینی‌های دقیق، معامله‌گران انرژی را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد خرید و فروش برق در بازار عمده‌فروشی اتخاذ کنند. این امر به بهینه‌سازی تخصیص منابع، کاهش نوسانات قیمت و حداکثر کردن سود کمک می‌کند. در بسیاری از بازارهای بین‌المللی، برای انحراف بین تولید پیش‌بینی‌شده و واقعی انرژی تجدیدپذیر جریمه وجود دارد.
• توسعه‌دهندگان پروژه‌های انرژی تجدیدپذیر و سرمایه‌گذاران: پیش‌بینی، داده‌های حیاتی برای ارزیابی قابلیت مالی پروژه‌های انرژی تجدیدپذیر فراهم می‌کند. این امر به تخمین درآمدهای بالقوه، ارزیابی ریسک‌های پروژه و تأمین مالی کمک می‌کند. همچنین می‌تواند در راهنمایی برای مکان‌یابی و اندازه‌گیری بهینه راه‌حل‌های ذخیره‌سازی انرژی که در کنار ژنراتورهای تجدیدپذیر قرار می‌گیرند، کمک کند.
• سیاست‌گذاران و رگولاتورها: داده‌های پیش‌بینی برای توسعه سیاست‌ها و مقررات انرژی مؤثر که یکپارچه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر را ترویج می‌کنند، ضروری است. این شامل تعیین اهداف انرژی تجدیدپذیر، طراحی سازوکارهای بازار و تشویق سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های شبکه است.
• مصرف‌کنندگان: در نهایت، پیش‌بینی بهبودیافته به کاهش هزینه‌های انرژی و تأمین برق قابل اعتمادتر برای مصرف‌کنندگان در سراسر جهان کمک می‌کند.

روش‌شناسی‌های کلیدی برای پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر

روش‌های مختلفی برای پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر به کار گرفته می‌شوند که هر کدام نقاط قوت و ضعف خود را دارند. این روش‌ها را می‌توان به طور کلی به دسته‌های زیر تقسیم کرد:

۱. مدل‌های فیزیکی

مدل‌های فیزیکی از داده‌های هواشناسی (مانند سرعت باد، تابش خورشیدی، دما، رطوبت) و قوانین فیزیکی برای شبیه‌سازی رفتار سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر استفاده می‌کنند. این مدل‌ها معمولاً شامل معادلات ریاضی پیچیده هستند و به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند.

• پیش‌بینی نیروی باد: مدل‌های فیزیکی برای پیش‌بینی نیروی باد اغلب به مدل‌های پیش‌بینی عددی آب و هوا (NWP) متکی هستند که شرایط جوی را با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده شبیه‌سازی می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند سرعت و جهت باد را در ارتفاعات و مکان‌های مختلف پیش‌بینی کنند. نمونه‌هایی از مدل‌های NWP که در سطح جهانی استفاده می‌شوند شامل سیستم پیش‌بینی جهانی (GFS) و مدل مرکز اروپایی پیش‌بینی‌های میان‌مدت آب و هوا (ECMWF) است. این مدل‌ها اغلب با استفاده از داده‌های توپوگرافی محلی و ویژگی‌های توربین بادی برای بهبود دقت، اصلاح می‌شوند. به عنوان مثال، در مناطقی مانند پاتاگونیا (آرژانتین) که با توپوگرافی پیچیده و بادهای شدید مشخص می‌شود، مدل‌های تخصصی برای پیش‌بینی دقیق مورد نیاز است.
• پیش‌بینی نیروی خورشیدی: مدل‌های فیزیکی برای پیش‌بینی نیروی خورشیدی از تصاویر ماهواره‌ای، اندازه‌گیری‌های زمینی تابش خورشیدی و داده‌های پوشش ابر برای تخمین مقدار نوری که به پنل‌های خورشیدی می‌رسد، استفاده می‌کنند. این مدل‌ها همچنین عواملی مانند آئروسل‌های جوی، سطح ازن و زاویه خورشید را در نظر می‌گیرند. در مناطق آفتابی مانند صحرای آتاکاما (شیلی) که به دلیل تابش خورشیدی بالا شناخته شده است، پیش‌بینی دقیق برای به حداکثر رساندن تولید انرژی خورشیدی حیاتی است.
• پیش‌بینی برق‌آبی: پیش‌بینی برق‌آبی به مدل‌هایی متکی است که جریان آب در رودخانه‌ها و مخازن را شبیه‌سازی می‌کنند. این مدل‌ها از داده‌های بارش، ذوب برف و ویژگی‌های حوضه آبریز برای پیش‌بینی مقدار آب موجود برای تولید برق استفاده می‌کنند. در مناطقی که به شدت به انرژی برق‌آبی وابسته هستند، مانند نروژ یا برزیل، پیش‌بینی دقیق برای مدیریت منابع آب و تضمین تأمین برق پایدار حیاتی است.

۲. مدل‌های آماری

مدل‌های آماری از داده‌های تاریخی تولید انرژی تجدیدپذیر و الگوهای آب و هوایی برای شناسایی الگوها و روابط استفاده می‌کنند. این مدل‌ها معمولاً ساده‌تر و سریع‌تر از مدل‌های فیزیکی پیاده‌سازی می‌شوند، اما ممکن است در شرایط آب و هوایی که به سرعت در حال تغییر هستند، به همان اندازه دقیق نباشند.

• تحلیل سری‌های زمانی: تکنیک‌های تحلیل سری‌های زمانی، مانند ARIMA (میانگین متحرک خودهمبسته یکپارچه) و هموارسازی نمایی، معمولاً برای پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر بر اساس عملکرد گذشته استفاده می‌شوند. این روش‌ها می‌توانند روندها، فصلی بودن و الگوهای چرخه‌ای را در داده‌ها ثبت کنند.
• تحلیل رگرسیون: تحلیل رگرسیون می‌تواند برای شناسایی رابطه آماری بین تولید انرژی تجدیدپذیر و متغیرهای مختلف آب و هوایی استفاده شود. به عنوان مثال، یک مدل رگرسیون ممکن است تولید نیروی باد را بر اساس سرعت باد، دما و رطوبت پیش‌بینی کند.
• شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs): شبکه‌های عصبی مصنوعی نوعی الگوریتم یادگیری ماشین هستند که می‌توانند الگوهای پیچیده را از داده‌ها یاد بگیرند. ANNs را می‌توان بر روی داده‌های تاریخی آموزش داد تا تولید انرژی تجدیدپذیر را بر اساس متغیرهای ورودی مختلف پیش‌بینی کنند.

۳. مدل‌های ترکیبی (هیبریدی)

مدل‌های ترکیبی نقاط قوت مدل‌های فیزیکی و آماری را با هم ترکیب می‌کنند. این مدل‌ها معمولاً از مدل‌های فیزیکی برای تولید پیش‌بینی‌های اولیه استفاده می‌کنند که سپس با استفاده از تکنیک‌های آماری اصلاح می‌شوند. مدل‌های ترکیبی اغلب دقیق‌ترین پیش‌بینی‌ها را ارائه می‌دهند، اما می‌توانند پیچیده‌ترین و از نظر محاسباتی سنگین‌ترین نیز باشند.

به عنوان مثال، یک مدل ترکیبی ممکن است از یک مدل NWP برای پیش‌بینی سرعت و جهت باد استفاده کند و سپس از یک مدل آماری برای تنظیم پیش‌بینی بر اساس داده‌های تاریخی تولید نیروی باد در یک مزرعه بادی خاص استفاده نماید. این کار می‌تواند با گنجاندن شرایط محلی و اطلاعات خاص توربین که توسط مدل NWP به تنهایی ثبت نشده است، دقت پیش‌بینی را بهبود بخشد. مدل‌های ترکیبی پیشرفته همچنین ممکن است از تکنیک‌های پیش‌بینی گروهی (ensemble) استفاده کنند که نتایج چندین مدل را برای کاهش عدم قطعیت و بهبود قابلیت اطمینان میانگین‌گیری می‌کنند. چنین رویکردی می‌تواند از نقاط قوت مدل‌های مختلف NWP و تکنیک‌های آماری برای ارائه یک پیش‌بینی کلی قوی‌تر و دقیق‌تر بهره‌برداری کند.

۴. مدل‌های یادگیری ماشین

یادگیری ماشین در حال ایجاد انقلابی در پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر است. مدل‌های یادگیری ماشین (ML) از حجم وسیعی از داده‌ها برای یادگیری روابط پیچیده بین الگوهای آب و هوا، پارامترهای عملیاتی و خروجی انرژی استفاده می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند با در دسترس قرار گرفتن داده‌های بیشتر، دقت خود را تطبیق داده و بهبود بخشند.

• ماشین‌های بردار پشتیبان (SVMs): ماشین‌های بردار پشتیبان الگوریتم‌های قدرتمندی هستند که هم در وظایف طبقه‌بندی و هم رگرسیون مؤثرند. آنها می‌توانند روابط غیرخطی بین ویژگی‌های ورودی و متغیرهای خروجی را مدیریت کنند، که آنها را برای ثبت وابستگی‌های پیچیده در داده‌های انرژی تجدیدپذیر مناسب می‌سازد.
• جنگل‌های تصادفی: جنگل‌های تصادفی روش‌های یادگیری گروهی هستند که چندین درخت تصمیم را برای بهبود دقت و استحکام پیش‌بینی ترکیب می‌کنند. آنها کمتر مستعد بیش‌برازش (overfitting) هستند و می‌توانند داده‌های با ابعاد بالا را به طور مؤثر مدیریت کنند.
• شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM): شبکه‌های LSTM نوعی شبکه عصبی بازگشتی (RNN) هستند که برای مدیریت داده‌های متوالی طراحی شده‌اند. آنها به ویژه برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مناسب هستند، زیرا می‌توانند وابستگی‌های بلندمدت را در داده‌ها ثبت کنند. LSTMs به طور فزاینده‌ای برای پیش‌بینی تولید نیروی باد و خورشیدی، به ویژه در مناطقی با الگوهای آب و هوایی پیچیده، استفاده می‌شوند.
• شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs): شبکه‌های GAN یک رویکرد نوین برای تولید پیش‌بینی‌های واقع‌گرایانه هستند، به ویژه در سناریوهایی با داده‌های محدود. GANs شامل دو شبکه عصبی، یک مولد و یک تمیزدهنده، هستند که برای بهبود کیفیت پیش‌بینی‌های تولید شده با یکدیگر رقابت می‌کنند.

چالش‌های پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر

علیرغم پیشرفت‌ها در روش‌شناسی‌های پیش‌بینی، چندین چالش همچنان باقی است:

• در دسترس بودن و کیفیت داده‌ها: پیش‌بینی دقیق به داده‌های با کیفیت بالا و قابل اعتماد در مورد شرایط آب و هوایی، تولید انرژی تجدیدپذیر و عملیات شبکه نیاز دارد. با این حال، در دسترس بودن داده‌ها می‌تواند محدود باشد، به ویژه در کشورهای در حال توسعه یا مناطق دورافتاده. علاوه بر این، کیفیت داده‌ها می‌تواند تحت تأثیر خطاهای حسگر، خرابی‌های ارتباطی و مشکلات پردازش داده‌ها قرار گیرد.
• تغییرپذیری آب و هوا: تغییرپذیری ذاتی شرایط آب و هوایی، پیش‌بینی دقیق تولید انرژی تجدیدپذیر را دشوار می‌سازد. تغییرات ناگهانی در سرعت باد، تابش خورشیدی یا بارش می‌تواند به طور قابل توجهی بر دقت پیش‌بینی تأثیر بگذارد.
• توپوگرافی پیچیده: توپوگرافی پیچیده، مانند کوه‌ها یا خطوط ساحلی، می‌تواند الگوهای آب و هوایی محلی ایجاد کند که مدل‌سازی دقیق آنها دشوار است. این امر می‌تواند منجر به خطاهای قابل توجهی در پیش‌بینی‌های نیروی باد و خورشیدی شود. به عنوان مثال، مناطق ساحلی اغلب نسیم‌های دریایی را تجربه می‌کنند که می‌تواند بر الگوهای باد و تابش خورشیدی تأثیر بگذارد.
• یکپارچه‌سازی شبکه: یکپارچه‌سازی مقادیر زیادی از انرژی تجدیدپذیر در شبکه می‌تواند چالش‌های جدیدی برای پیش‌بینی ایجاد کند. به عنوان مثال، تغییرپذیری تولید انرژی تجدیدپذیر می‌تواند نیاز به ذخایر تعادلی را افزایش دهد که برای جبران نوسانات غیرمنتظره در عرضه و تقاضا استفاده می‌شوند.
• منابع محاسباتی: برخی از روش‌شناسی‌های پیش‌بینی، مانند مدل‌های فیزیکی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند. این می‌تواند مانعی برای پذیرش باشد، به ویژه برای سازمان‌های کوچک‌تر یا در کشورهای در حال توسعه.
• بی‌ثباتی ژئوپلیتیکی: رویدادهای جهانی می‌توانند باعث نوسانات غیرقابل پیش‌بینی در بازارهای انرژی شوند که می‌تواند بر مدل‌ها و پیش‌بینی‌های پیش‌بینی تأثیر بگذارد.

نمونه‌های بین‌المللی موفقیت در پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر

کشورهای متعددی در سراسر جهان سیستم‌های پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر را برای بهبود پایداری شبکه و کاهش هزینه‌ها با موفقیت پیاده‌سازی کرده‌اند:

• دانمارک: دانمارک دارای ضریب نفوذ بالایی از نیروی باد است و سیستم‌های پیش‌بینی پیچیده‌ای را برای مدیریت تغییرپذیری این منبع توسعه داده است. این سیستم‌ها از ترکیبی از مدل‌های فیزیکی و آماری و همچنین داده‌های زمان واقعی از توربین‌های بادی و ایستگاه‌های هواشناسی استفاده می‌کنند. دانمارک همچنین در استفاده از تجارت فرامرزی برق برای متعادل کردن عرضه و تقاضا در کشورهای همسایه پیشگام بوده است.
• آلمان: آلمان یکی دیگر از پیشگامان در یکپارچه‌سازی انرژی‌های تجدیدپذیر است و قابلیت‌های پیش‌بینی پیشرفته‌ای را برای نیروی باد و خورشیدی توسعه داده است. اپراتور شبکه آلمان، TenneT، از ترکیبی از مدل‌های NWP، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تولید انرژی تجدیدپذیر استفاده می‌کند. آلمان همچنین به شدت در فناوری‌های ذخیره‌سازی انرژی برای بهبود بیشتر پایداری شبکه سرمایه‌گذاری می‌کند.
• اسپانیا: اسپانیا دارای ظرفیت قابل توجهی از نیروی خورشیدی است و سیستم‌های پیش‌بینی تخصصی را برای مدیریت تغییرپذیری این منبع توسعه داده است. این سیستم‌ها از تصاویر ماهواره‌ای، اندازه‌گیری‌های زمینی تابش خورشیدی و داده‌های پوشش ابر برای پیش‌بینی تولید نیروی خورشیدی استفاده می‌کنند. اسپانیا همچنین در حال بررسی استفاده از شبکه‌های هوشمند و برنامه‌های پاسخ به تقاضا برای یکپارچه‌سازی بیشتر انرژی‌های تجدیدپذیر است.
• استرالیا: استرالیا در حال تجربه رشد سریع در استقرار انرژی‌های تجدیدپذیر، به ویژه نیروی خورشیدی است. اپراتور بازار انرژی استرالیا (AEMO) سیستم‌های پیش‌بینی پیچیده‌ای را برای مدیریت تغییرپذیری انرژی‌های تجدیدپذیر و تضمین پایداری شبکه توسعه داده است. استرالیا همچنین در پروژه‌های ذخیره‌سازی انرژی، مانند باتری‌های در مقیاس بزرگ، برای بهبود بیشتر قابلیت اطمینان شبکه سرمایه‌گذاری می‌کند.
• ایالات متحده: ایالات متحده دارای ترکیب انرژی متنوعی است و انواع سیستم‌های پیش‌بینی را برای منابع مختلف انرژی تجدیدپذیر توسعه داده است. آزمایشگاه ملی انرژی‌های تجدیدپذیر (NREL) یک موسسه تحقیقاتی پیشرو در زمینه پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر است و چندین ابزار پیش‌بینی منبع‌باز را توسعه داده است. اپراتورهای سیستم مستقل (ISOs) مختلف در ایالات متحده نیز از تکنیک‌های پیش‌بینی پیشرفته متناسب با شرایط منطقه‌ای خاص خود استفاده می‌کنند.
• هند: با گسترش سریع ظرفیت انرژی تجدیدپذیر هند، پیش‌بینی دقیق بسیار حیاتی می‌شود. دولت هند و شرکت‌های خصوصی در حال سرمایه‌گذاری در سیستم‌های پیش‌بینی پیشرفته برای مدیریت یکپارچه‌سازی نیروی باد و خورشیدی در شبکه هستند. این سیستم‌ها از ترکیبی از داده‌های ماهواره‌ای، مدل‌های آب و هوا و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند.

روندهای آینده در پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر

حوزه پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر به طور مداوم در حال تحول است که ناشی از پیشرفت‌های فناورانه و نفوذ روزافزون انرژی‌های تجدیدپذیر است. برخی از روندهای کلیدی که باید به آنها توجه کرد عبارتند از:

• استفاده روزافزون از یادگیری ماشین: الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای قدرتمندتر می‌شوند و برای بهبود دقت پیش‌بینی‌های انرژی تجدیدپذیر استفاده می‌شوند. با در دسترس قرار گرفتن داده‌های بیشتر، این الگوریتم‌ها به یادگیری و تطبیق خود ادامه خواهند داد که منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر می‌شود. تکنیک‌های پیشرفته، مانند یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی، نیز برای پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر در حال بررسی هستند.
• یکپارچه‌سازی ذخیره‌سازی انرژی: سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی، مانند باتری‌ها و ذخیره‌سازی برق‌آبی تلمبه‌ای، نقش فزاینده‌ای در یکپارچه‌سازی شبکه ایفا می‌کنند. پیش‌بینی رفتار این سیستم‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد آنها و به حداکثر رساندن ارزش آنها ضروری شده است.
• توسعه شبکه‌های هوشمند: شبکه‌های هوشمند امکان نظارت و کنترل پیچیده‌تری بر شبکه برق را فراهم می‌کنند. این شامل توانایی جمع‌آوری داده‌های زمان واقعی از حسگرها و کنتورها و همچنین توانایی کنترل منابع تولید پراکنده و پاسخ به تقاضا است. این افزایش دید و کنترل، دقت پیش‌بینی‌های انرژی تجدیدپذیر را بهبود بخشیده و عملکرد کارآمدتر شبکه را ممکن می‌سازد.
• بهبود پیش‌بینی آب و هوا: پیشرفت‌ها در فناوری پیش‌بینی آب و هوا منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر از سرعت باد، تابش خورشیدی و بارش می‌شود. این امر به طور مستقیم دقت پیش‌بینی‌های انرژی تجدیدپذیر را بهبود می‌بخشد. به طور خاص، پیشرفت‌ها در پیش‌بینی گروهی، مدل‌سازی با وضوح بالا و تکنیک‌های پیش‌بینی کوتاه‌مدت (nowcasting) به بهبود دقت کمک می‌کنند.
• بهبود اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری: به اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری بین ذی‌نفعان مختلف، مانند اپراتورهای شبکه، توسعه‌دهندگان انرژی تجدیدپذیر و محققان، برای بهبود دقت پیش‌بینی‌های انرژی تجدیدپذیر حیاتی است. پلتفرم‌های داده منبع‌باز و طرح‌های تحقیقاتی مشترک این اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری را تسهیل می‌کنند.
• یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با بازارهای انرژی: آینده احتمالاً شاهد یکپارچه‌سازی گسترده هوش مصنوعی در بازارهای انرژی خواهد بود. پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده برای بهینه‌سازی تجارت انرژی، تخصیص منابع و مدیریت شبکه استفاده کنند.

نتیجه‌گیری

پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر برای یکپارچه‌سازی موفق انرژی‌های تجدیدپذیر در سیستم انرژی جهانی ضروری است. با ارائه پیش‌بینی‌های دقیق و قابل اعتماد از تولید انرژی تجدیدپذیر، پیش‌بینی به تضمین پایداری شبکه، بهینه‌سازی بازارهای انرژی و جذب سرمایه‌گذاری در پروژه‌های انرژی تجدیدپذیر کمک می‌کند. با افزایش نفوذ انرژی‌های تجدیدپذیر، اهمیت پیش‌بینی تنها بیشتر خواهد شد. پیشرفت‌های مداوم در روش‌شناسی‌های پیش‌بینی، همراه با توسعه شبکه‌های هوشمند و سیستم‌های ذخیره‌سازی انرژی، آینده‌ای پایدارتر و انعطاف‌پذیرتر برای انرژی همگان را ممکن خواهد ساخت.

دولت‌ها در سراسر جهان باید برای افزایش قابلیت اطمینان و دقت پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر، با یکدیگر همکاری کرده و سیاست‌های استاندارد اشتراک‌گذاری داده‌ها را ترویج کنند. این شامل سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های نظارت بر آب و هوا، تحقیق و توسعه مدل‌های پیش‌بینی، و آموزش و پرورش متخصصان در این زمینه است. با پذیرش نوآوری و همکاری، جهان می‌تواند به طور مؤثر از قدرت انرژی‌های تجدیدپذیر بهره‌برداری کرده و آینده‌ای پاک‌تر و پایدارتر برای انرژی بسازد.