Startup Whiffle wil een betere Buienradar bouwen

De Delftse startup Whiffle werd in 2015 opgericht na jarenlange ontwikkeling binnen de TU Delft. De weersvoorspellingen worden gedaan met behulp van zogeheten Large Eddy Simulation-modellen (LES) en de implementatie hiervan op ‘high performance computing systems’. Dankzij dit LES-gebaseerde weermodel - uniek in de wereld - kan Whiffle op zeer hoge resolutie en zeer accuraat weersvoorspellingen doen. De berekeningen van het weermodel worden op grafische kaarten (GPU’s) uitgevoerd en zo kunnen turbulentie, wolken en andere onderliggende natuurkundige processen in de atmosfeer gedetailleerd meegenomen worden, schrijft De Gelderlander.

Er wordt ook rekening gehouden met lokale effecten zoals heuvels, gebouwen of windmolens. Whiffle gebruikt daarnaast kunstmatige intelligentie en ‘machine learning’ om de verwachtingen verder te optimaliseren. De technologie is zeer breed inzetbaar, maar Whiffle focust voorlopig op de duurzame en hernieuwbare energiesector.

Hogere opbrengsten, lagere financieringskosten

,,Whiffle maakt duurzame energieproductie beter voorspelbaar”, zegt oprichter Remco Verzijlbergh. ,,Dit is van grote waarde voor de energiesector, omdat een betere voorspelling de kosten van weerrisico’s verlaagt. Nauwkeurigere weersvoorspellingen verlagen bijvoorbeeld de onbalanskosten voor energiebedrijven, wat direct effect heeft op hun marge. Daarnaast kan de configuratie van een windpark verder geoptimaliseerd worden en kunnen de toekomstige opbrengsten beter worden voorspeld. Dit kan hogere opbrengsten en lagere financieringskosten betekenen. Weervoorspellingen en windsimulaties zijn cruciaal voor diverse spelers in de sector, van energiehandelaren tot de eigenaren en ontwikkelaars van windparken. Tevens biedt het model grote kansen in diverse andere sectoren, van luchtvaart tot landbouw en scheepvaart. Ook kun je luchtverontreiniging hier beter mee voorspellen.”

,,Energiehandelaren kopen en verkopen bijvoorbeeld op basis van voorspellingen. Dus hoe nauwkeuriger deze zijn, hoe beter”, licht cfo Frans Jan Burkens nader toe. ,,Als ze te weinig hebben, moeten ze tegen heel hoge prijzen extra energie inkopen. En als ze te veel hebben, moeten ze hun overschot dumpen. En ook voor ontwikkelaars van wind- of zonneparken komt onze technologie van pas. Met onze modellen kun je de opbrengst van pak ’m beet de afgelopen tien jaar berekenen.”

Op die manier kun je heel nauwkeurig een park plannen. Andere grote weermodellen kunnen een globale voorspelling geven voor een heel park. ,,Maar er is natuurlijk een groot verschil met wat een turbine aan de rand van het park oplevert en eentje in het midden. Ons model kan voor elke afzonderlijke turbine een voorspelling maken. Er komen bijvoorbeeld steeds meer windparken op de Noordzee. Vanwege deze drukte zijn voorspellingen steeds moeilijker. Maar niet met Whiffle. Betere en nauwkeurigere voorspellingen zijn er simpelweg niet.”

Verzijlbergh: ,,Naast windenergie kan Whiffle ook zonne-energie nauwkeurig voorspellen. Dat hangt in grote mate af van het vermogen om wolken in kaart te brengen. In combinatie met gedetailleerde berekeningen van de zonnestraling produceert onze technologie heel nauwkeurige prognoses. Ook het transport van vervuilende stoffen door de atmosfeer wordt sterk bepaald door turbulente luchtstromen. Whiffle maakt gebruik van een atmosferisch model dat turbulentie meeneemt en expliciet de luchtbeweging modelleert. Het voordeel van onze technologie is dat er rekening gehouden kan worden met de invloed van atmosferische omstandigheden en obstakels op de luchtstromen.

Whiffle, een onomatopee (een woord dat is afgeleid van een geluid) dat in het Engels zoveel betekent als een zuchtje wind, baseert langetermijnvoorspellingen dus op resultaten uit het verleden en doet nauwkeurige voorspellingen maximaal vijf dagen vooruit.

,,Wij werken met informatie die voor iedereen beschikbaar is. Dus we zien het weer niet per se eerder aankomen. Maar we kunnen wel veel meer met de beschikbare informatie. En daarom kunnen we heel lokaal nauwkeurige voorspellingen maken”, legt Burkens uit. ,,En in tijden dat extreem weer steeds normaler wordt, is dat heel waardevol. Daarmee leveren we een belangrijke bijdrage in de energietransitie, maar is ook de economische impact niet te onderschatten.”

Het bedrijf verdient zijn geld op twee verschillende manieren. Een daarvan is forecasting, dus het door middel van data voorspellen van weersomstandigheden. ,,Wij bieden een data-abonnement en dan betaal je per datapunt”, vertelt Verzijlbergh. ,,En je kunt ook een licentie kopen en zelf met ons model aan de slag gaan. Uiteraard geven we waar nodig begeleiding, het idee van software als service.”

Investering: 3 miljoen euro

Onlangs haalde Whiffle een investering van 3 miljoen euro op die gebruikt zal worden om de organisatie verder uit te breiden en het weermodel in verschillende industrieën naar de markt brengen. ,,De afgelopen jaren hebben we hard gewerkt om ons weermodel te verfijnen en het zo te ontwikkelen dat het door klanten makkelijk te gebruiken is”, zegt Burkens. ,,We zien nu dat de commerciële interesse sterk toeneemt en met deze investering kunnen wij de komende jaren nog harder gaan groeien en ons model blijven verbeteren. Ik denk dat onze technologie over een paar jaar zal worden gebruikt voor apps als Buienradar en dat deze daarmee naar een echt veel hoger niveau getild gaan worden.”

Verzijlbergh vult aan: ,,En Whiffle wordt ook voor andere leuke projecten ingezet. Zo zijn we opnieuw gevraagd om windstudies te doen voor de Olympische Spelen van Parijs. Daarmee worden bijvoorbeeld de omstandigheden voor zeilwedstrijden in kaart gebracht en ook wordt topsport naar een hoger niveau getild. En wat ik toch ook leuk vind, is dat we ondanks ‘machine learning’, kunstmatige intelligentie en de computers die voor ons rekenen, toch vooral heel erg leunen op natuurkunde, pure wetenschap.”