Fugu-MT 論文翻訳(概要): Calibration of wind speed ensemble forecasts for power generation

論文の概要: Calibration of wind speed ensemble forecasts for power generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14910v1
Date: Fri, 30 Apr 2021 11:18:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-03 13:32:57.102905
Title: Calibration of wind speed ensemble forecasts for power generation
Title（参考訳）: 風力発電のための風速アンサンブル予測の校正
Authors: S\'andor Baran and \'Agnes Baran
Abstract要約: 過去数十年間、風力発電は欧州連合で2番目に大きな電力供給源となり、電力需要の16%を占めた。そのボラティリティのため、風力エネルギーを電気グリッドにうまく統合するには、正確な短距離風力予測が必要である。生のアンサンブルと比較すると,ポストプロセッシングは常に確率的および精度の高い点予測のキャリブレーションを改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the last decades wind power became the second largest energy source in the EU covering 16% of its electricity demand. However, due to its volatility, accurate short range wind power predictions are required for successful integration of wind energy into the electrical grid. Accurate predictions of wind power require accurate hub height wind speed forecasts, where the state of the art method is the probabilistic approach based on ensemble forecasts obtained from multiple runs of numerical weather prediction models. Nonetheless, ensemble forecasts are often uncalibrated and might also be biased, thus require some form of post-processing to improve their predictive performance. We propose a novel flexible machine learning approach for calibrating wind speed ensemble forecasts, which results in a truncated normal predictive distribution. In a case study based on 100m wind speed forecasts produced by the operational ensemble prediction system of the Hungarian Meteorological Service, the forecast skill of this method is compared with the predictive performance of three different ensemble model output statistics approaches and the raw ensemble forecasts. We show that compared with the raw ensemble, post-processing always improves the calibration of probabilistic and accuracy of point forecasts and from the four competing methods the novel machine learning based approach results in the best overall performance.
Abstract（参考訳）: 過去数十年間、風力発電は欧州連合で2番目に大きな電力供給源となり、電力需要の16%を占めた。しかし、そのボラティリティのため、風力エネルギーを電気グリッドにうまく統合するには、正確な短距離風力予測が必要である。風力の正確な予測には正確なハブ高さ風速予測が必要であり,複数の数値天気予報モデルから得られたアンサンブル予測に基づいて,工法の状態が確率的手法である。それでも、アンサンブルの予測はしばしば未調整であり、バイアスもあるため、予測性能を改善するためにはある種の後処理が必要である。本研究では,風速アンサンブル予測を校正するための新しいフレキシブル機械学習手法を提案する。ハンガリー気象庁のオペレーショナルアンサンブル予測システムによって生成された100mの風速予測に基づくケーススタディにおいて、3つの異なるアンサンブルモデル出力統計アプローチと生アンサンブル予測の予測性能と比較した。生のアンサンブルと比較すると,ポストプロセッシングは常に点予測の確率的精度と精度の校正を改良し,新しい機械学習によるアプローチによって全体の性能が向上することを示す。

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