Meteomatics vs. meteoblue
Zwei Schweizer Anbieter mit entgegengesetzten Modellansätzen: Meteomatics setzt auf hochauflösende Eigenmodelle mit API-Zugang, meteoblue auf Konsens aus über 30 Modellen und über 50 Quellen.
Kurzprofile
Meteomatics: Eigenmodell-Ansatz
- Schweizer Anbieter (St. Gallen, gegründet 2012) mit Weather API als zentralem Produkt
- Eigenmodelle EURO1k und US1k: 1 km Gitterweite, 15-Minuten-Auflösung, Downscaling bis 90 m
- Über 1.800 API-Parameter, historische Daten bis 1940
- Monetär belegte Kundenprojekte (UK Power Networks, Heimdall Power)
- Keine öffentlichen Preise, Trial verfügbar
meteoblue: Multi-Modell-Ansatz
- Schweizer Multi-Modell-Anbieter
- Konsens aus über 30 Modellen und über 50 Datenquellen, über 250.000 Stationen
- API-Produkte mit über 100 Variablen
- Credit-basiertes Preissystem öffentlich dokumentiert
- Praxisbelege überwiegend als relative Größen, keine monetären ROI-Zahlen veröffentlicht
Direktvergleich
| Kriterium | Meteomatics | meteoblue |
|---|---|---|
| Modellansatz | Eigenmodelle EURO1k/US1k mit eigenem Post-Processing, ergänzt um externe Modell- und Datenquellen | Konsens aus über 30 Modellen und über 50 Datenquellen |
| Räumlich-zeitliche Auflösung | 1 km nativ, 15-Minuten-Takt, Downscaling bis 90 m | Auflösung produkt- und modellabhängig;keine einzelmodellbezogene native Auflösung dokumentiert |
| Parameterumfang | über 1.800 API-Parameter | über 100 Variablen |
| Historientiefe | bis 1940 | Historische Reihen produktabhängig dokumentiert |
| Beobachtungsdaten | Stationen, Radar, Satellit, Blitze | über 250.000 Stationen integriert |
| Belegte Praxis (Anbieterangaben) | UK Power Networks 23 GWh und rund £2 Mio., EURO1k bis 20 % geringere Imbalance-Kosten, Heimdall Power 25 % mehr Übertragungskapazität | Solar-Log: bis 30 % geringere Prognosefehler bei Solar-Ertragsprognosen;keine monetären ROI-Zahlen veröffentlicht |
| Preiszugang | Nicht öffentlich, Trial verfügbar | Credit-System öffentlich dokumentiert |
Belegte Zahlen aus Case-Studies
Laut Case Study während eines 12-wöchigen Ausfalls vermiedene Curtailment-Menge und vermiedener Umsatzverlust. Anbieterangabe.
Geringere Imbalance-Kosten in Energieprognosen laut Anbieterangabe.
Steigerung der Hochspannungs-Übertragungskapazität laut Anbieterangabe.
Geringere Prognosefehler bei Solar-Ertragsprognosen laut Anbieterangabe.
Keine veröffentlichten monetären Kundenbelege. Das ist keine Aussage über Qualität, aber ein Prüfpunkt, wenn die Ausschreibung einen Nutzenachweis in Euro verlangt.
Wann welcher Anbieter passt
Meteomatics passt, wenn
- maximale räumlich-zeitliche Auflösung für Energie, Erneuerbare oder Offshore gefordert ist
- monetär belegte Referenzprojekte die interne Begründung stützen sollen
- eigene Teams Daten per API in eigene Modelle und Systeme integrieren
meteoblue passt, wenn
- das Budget vorab über das dokumentierte Credit-System planbar sein soll
- Multi-Modell-Robustheit statt Einzelmodell-Abhängigkeit gewünscht ist
- Solar- und PV-Prognosen mit dokumentierter Fehlerreduktion im Fokus stehen
Quellen
Häufige Fragen
Eigenmodell oder Multi-Modell: was ist besser?
Es gibt kein allgemein besseres. Eigenmodelle liefern konsistent hohe Auflösung, hängen aber am Post-Processing eines einzelnen Anbieters. Multi-Modell-Konsens fängt Modellspannweiten ab, kann einzelne Extremereignisse aber glätten. Der Nachweis läuft über den Probebetrieb mit eigenen Verifikationsmetriken.
Wer veröffentlicht Preise?
meteoblue über ein dokumentiertes Credit-System, Meteomatics nicht. Vergleichbare Gesamtkosten lassen sich erst nach Angeboten beider Anbieter bewerten.
Warum fehlen bei meteoblue monetäre ROI-Zahlen?
meteoblue veröffentlicht relative Verbesserungen wie geringere Prognosefehler, aber keine Euro-Beträge aus Kundenprojekten. Für Beschaffungen mit Nutzenachweis heißt das: eigene Pilotkennzahlen fordern oder selbst erheben.
Gilt EURO1k mit 1 km überall?
EURO1k ist auf Europa und US1k auf die USA ausgerichtet. Außerhalb dieser Gebiete fallen Modellwahl und Auflösung anders aus. Für andere Regionen die Modellliste und Punktdaten im Trial prüfen.