Implementation of a PV power prediction system using Raspberry Pi

The present thesis addresses the problem of the estimation of the day-ahead generated power for a photovoltaic plant by exploiting local meteorological data like in place meteo station measurements, weather forecast services and on site power plants production data, to obtain a more accurate forecast of the solar radiation in order to improve the generated power prediction for such plants. Initially the work focuses on the creation of a framework in order to retrieve, manage and store all historical data useful for the predictions. After that the focus moves on the predictors design concerns.

La presente tesi affronta il problema della stima ad un giorno della potenza generata da un impianto fotovoltaico sfruttando i dati meteorologici locali come misurazioni delle stazioni meteo locali, servizi di previsione meteo e dati storici di produzione di impianti fotovoltaici in loco, per ottenere una previsione più accurata della radiazione solare al fine di migliorare la previsione della potenza generata. Inizialmente il lavoro si concentra sulla creazione di un sistema di raccolta dati che consenta di gestire e archiviare tutti i dati storici utili per le previsioni. Successivamente, l'attenzione si sposta sul progetto dei predittori.