論文の概要: Wind power predictions from nowcasts to 4-hour forecasts: a learning approach with variable selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09362v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 10:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 13:53:11.616674
• Title: Wind power predictions from nowcasts to 4-hour forecasts: a learning approach with variable selection
• Title（参考訳）: nowcastsから4時間予測への風力予測--可変選択を用いた学習アプローチ
• Authors: Dimitri Bouche, R\'emi Flamary, Florence d'Alch\'e-Buc, Riwal Plougonven, Marianne Clausel, Jordi Badosa, Philippe Drobinski
• Abstract要約: 風速と風力の短期予測(毎時10分から4時間前)について検討する。 風力予測には、間接的アプローチ(風速予測はパワーカーブを通過する)と間接的アプローチ(直接的風力予測)を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4623784198777086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the prediction of short term wind speed and wind power (every 10 minutes up to 4 hours ahead). Accurate forecasts for those quantities are crucial to mitigate the negative effects of wind farms' intermittent production on energy systems and markets. For those time scales, outputs of numerical weather prediction models are usually overlooked even though they should provide valuable information on higher scales dynamics. In this work, we combine those outputs with local observations using machine learning. So as to make the results usable for practitioners, we focus on simple and well known methods which can handle a high volume of data. We study first variable selection through two simple techniques, a linear one and a nonlinear one. Then we exploit those results to forecast wind speed and wind power still with an emphasis on linear models versus nonlinear ones. For the wind power prediction, we also compare the indirect approach (wind speed predictions passed through a power curve) and the indirect one (directly predict wind power).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,短期的な風速と風力の予測について検討する(平均して10分から4時間先まで)。 これらの量の正確な予測は、風力発電所の断続的な生産がエネルギーシステムや市場に与える影響を緩和するために不可欠である。 これらの時間スケールでは、数値天気予報モデルの出力は、高スケールのダイナミクスに関する貴重な情報を提供する必要があるにもかかわらず、通常見過ごされる。 本研究では,これらの出力を機械学習を用いた局所観測と組み合わせる。 実践者が結果を利用できるようにするために、我々は大量のデータを処理できるシンプルでよく知られた方法に焦点を合わせます。 まず,線形と非線形の2つの単純な手法による変数選択について検討した。 そして,これらの結果を線形モデルと非線形モデルに重きを置きながら,風速と風力の予測に活用する。 また,風力予測については,間接的アプローチ(風速予測がパワーカーブを通過する)と間接的アプローチ(直接的風力予測)を比較した。

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