論文の概要: Probabilistic forecasts of wind power generation in regions with complex
topography using deep learning methods: An Arctic case
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07080v1
- Date: Thu, 10 Mar 2022 15:52:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-20 07:28:24.119109
- Title: Probabilistic forecasts of wind power generation in regions with complex
topography using deep learning methods: An Arctic case
- Title（参考訳）: 深層学習法を用いた複雑地形地域における風力発電の確率的予測-北極圏の場合-
- Authors: Odin Foldvik Eikeland, Finn Dag Hovem, Tom Eirik Olsen, Matteo Chiesa,
and Filippo Maria Bianchi
- Abstract要約: 本研究は,ディープラーニングを用いた確率的予測に関する概念とアプローチを提示する。
深層学習モデルを用いて、ノルウェー北部の風力発電所から日頭発電の確率予測を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3788638227700734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The energy market relies on forecasting capabilities of both demand and power
generation that need to be kept in dynamic balance. Today, when it comes to
renewable energy generation, such decisions are increasingly made in a
liberalized electricity market environment, where future power generation must
be offered through contracts and auction mechanisms, hence based on forecasts.
The increased share of highly intermittent power generation from renewable
energy sources increases the uncertainty about the expected future power
generation. Point forecast does not account for such uncertainties. To account
for these uncertainties, it is possible to make probabilistic forecasts. This
work first presents important concepts and approaches concerning probabilistic
forecasts with deep learning. Then, deep learning models are used to make
probabilistic forecasts of day-ahead power generation from a wind power plant
located in Northern Norway. The performance in terms of obtained quality of the
prediction intervals is compared for different deep learning models and sets of
covariates. The findings show that the accuracy of the predictions improves
when historical data on measured weather and numerical weather predictions
(NWPs) were included as exogenous variables. This allows the model to
auto-correct systematic biases in the NWPs using the historical measurement
data. Using only NWPs, or only measured weather as exogenous variables, worse
prediction performances were obtained.
- Abstract（参考訳）: エネルギー市場は、動的バランスを保つ必要がある需要と発電の両方の予測能力に依存している。
今日、再生可能エネルギー発電に関して、このような決定は自由化された電力市場環境においてますます行われており、将来的な発電は契約やオークションメカニズムを通じて提供されなければならないため、予測に基づいている。
再生可能エネルギー源からの高断続的発電のシェアの増加は、将来の発電に関する不確実性を高める。
ポイント予測はそのような不確実性を考慮しない。
これらの不確実性を考慮すると、確率的予測が可能である。
この研究はまず,ディープラーニングを用いた確率的予測に関する重要な概念とアプローチを示す。
次に、ノルウェー北部にある風力発電所からの日頭発電の確率的予測にディープラーニングモデルを用いる。
異なるディープラーニングモデルと共変量のセットに対して、得られた予測間隔の品質の観点で性能を比較する。
その結果,観測した気象の履歴データと数値天気予報(NWP)を外因性変数として含めると,予測精度が向上することがわかった。
これにより、歴史的測定データを用いてNWPの系統的バイアスを自動的に補正することができる。
また,NWPのみを用いて,気象を外生変数として測定し,予測性能が低下した。
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