論文の概要: A two-step machine learning approach to statistical post-processing of weather forecasts for power generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07589v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 16:38:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 13:40:07.818620
• Title: A two-step machine learning approach to statistical post-processing of weather forecasts for power generation
• Title（参考訳）: 発電用気象予報の統計的後処理に対する2段階機械学習手法
• Authors: \'Agnes Baran and S\'andor Baran
• Abstract要約: 風と太陽のエネルギー源は非常に揮発性があり、グリッドオペレーターの計画が困難である。 本研究では、アンサンブル天気予報の校正のための2段階の機械学習に基づくアプローチを提案する。
• 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: By the end of 2021, the renewable energy share of the global electricity capacity reached 38.3% and the new installations are dominated by wind and solar energy, showing global increases of 12.7% and 18.5%, respectively. However, both wind and photovoltaic energy sources are highly volatile making planning difficult for grid operators, so accurate forecasts of the corresponding weather variables are essential for reliable electricity predictions. The most advanced approach in weather prediction is the ensemble method, which opens the door for probabilistic forecasting; though ensemble forecast are often underdispersive and subject to systematic bias. Hence, they require some form of statistical post-processing, where parametric models provide full predictive distributions of the weather variables at hand. We propose a general two-step machine learning-based approach to calibrating ensemble weather forecasts, where in the first step improved point forecasts are generated, which are then together with various ensemble statistics serve as input features of the neural network estimating the parameters of the predictive distribution. In two case studies based of 100m wind speed and global horizontal irradiance forecasts of the operational ensemble pre diction system of the Hungarian Meteorological Service, the predictive performance of this novel method is compared with the forecast skill of the raw ensemble and the state-of-the-art parametric approaches. Both case studies confirm that at least up to 48h statistical post-processing substantially improves the predictive performance of the raw ensemble for all considered forecast horizons. The investigated variants of the proposed two-step method outperform in skill their competitors and the suggested new approach is well applicable for different weather quantities and for a fair range of predictive distributions.
• Abstract（参考訳）: 2021年末までに、世界の電力容量の再生可能エネルギーのシェアは38.3%に達し、新しい設備は風力と太陽エネルギーで占められ、それぞれ12.7%と18.5%増加した。 しかし、風力と太陽光発電の両方のエネルギー源は揮発性が高く、グリッドオペレーターにとって計画が難しいため、信頼性の高い電気予測には対応する気象変数の正確な予測が不可欠である。 天気予報における最も先進的なアプローチは、確率的予測の扉を開くアンサンブル法である。 したがって、パラメトリックモデルが手前の気象変数の完全な予測分布を提供するような、何らかの統計後処理を必要とする。 予測分布のパラメータを推定するニューラルネットワークの入力特徴として,様々なアンサンブル統計と合わせて,第1段階で改良されたポイント予測を生成する,アンサンブル気象予測のキャリブレーションのための,一般的な2段階機械学習に基づくアプローチを提案する。 ハンガリー気象庁のオペレーショナルアンサンブル予辞書システムの100m風速と大域的水平照度予測に基づく2つのケーススタディにおいて,本手法の予測性能を生アンサンブルの予測技術と最先端のパラメトリックアプローチと比較した。 どちらのケーススタディも、観測後48時間以内の統計処理は、すべての予測地平線に対する生のアンサンブルの予測性能を大幅に改善することを確認した。 提案手法の2段階の変種は, 競争相手のスキルに優れており, 提案手法は, 気象量や予測分布に適している。

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