論文の概要: Improving Model Chain Approaches for Probabilistic Solar Energy Forecasting through Post-processing and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04424v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 18:08:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 18:39:07.931853
- Title: Improving Model Chain Approaches for Probabilistic Solar Energy Forecasting through Post-processing and Machine Learning
- Title（参考訳）: ポストプロセッシングと機械学習による確率的太陽エネルギー予測のためのモデルチェインアプローチの改善
- Authors: Nina Horat, Sina Klerings, Sebastian Lerch,
- Abstract要約: 我々は,グローバル水平照度と太陽光発電のアンサンブル後予測のための統計的および機械学習手法を開発した。
その結果, 後処理が発電予測を大幅に改善すること, 特に後処理が発電予測に応用されることが示唆された。
- 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: Weather forecasts from numerical weather prediction models play a central role in solar energy forecasting, where a cascade of physics-based models is used in a model chain approach to convert forecasts of solar irradiance to solar power production, using additional weather variables as auxiliary information. Ensemble weather forecasts aim to quantify uncertainty in the future development of the weather, and can be used to propagate this uncertainty through the model chain to generate probabilistic solar energy predictions. However, ensemble prediction systems are known to exhibit systematic errors, and thus require post-processing to obtain accurate and reliable probabilistic forecasts. The overarching aim of our study is to systematically evaluate different strategies to apply post-processing methods in model chain approaches: Not applying any post-processing at all; post-processing only the irradiance predictions before the conversion; post-processing only the solar power predictions obtained from the model chain; or applying post-processing in both steps. In a case study based on a benchmark dataset for the Jacumba solar plant in the U.S., we develop statistical and machine learning methods for post-processing ensemble predictions of global horizontal irradiance and solar power generation. Further, we propose a neural network-based model for direct solar power forecasting that bypasses the model chain. Our results indicate that post-processing substantially improves the solar power generation forecasts, in particular when post-processing is applied to the power predictions. The machine learning methods for post-processing yield slightly better probabilistic forecasts, and the direct forecasting approach performs comparable to the post-processing strategies.
- Abstract（参考訳）: 数値天気予報モデルによる天気予報は、太陽エネルギー予測において中心的な役割を担っている。
エンサンブル気象予報は、将来の気象の発達における不確実性を定量化することを目的としており、この不確実性をモデル連鎖を通じて伝播させ、確率的な太陽エネルギー予測を生成するために利用することができる。
しかし、アンサンブル予測システムは体系的な誤りを示すことが知られており、正確で信頼性の高い確率予測を得るためには後処理が必要である。
本研究の目的は, モデルチェーンアプローチにポストプロセッシングを適用するための異なる戦略を体系的に評価することであり, ポストプロセッシングを全く適用しないこと, 変換前の照射予測のみをポストプロセッシングすること, モデルチェーンから得られたソーラーパワー予測のみをポストプロセッシングすること, および両ステップでポストプロセッシングを適用することである。
米国におけるジャクムバ・ソーラープラントのベンチマークデータセットに基づくケーススタディでは,グローバル水平照射と太陽光発電のアンサンブル予測を後処理する統計的および機械学習手法を開発した。
さらに,モデルチェーンをバイパスする直接太陽エネルギー予測のためのニューラルネットワークモデルを提案する。
その結果, 後処理が発電予測を大幅に改善すること, 特に後処理が発電予測に応用されることが示唆された。
後処理の機械学習手法は確率予測をわずかに改善し、直接予測手法は後処理戦略に匹敵する性能を発揮する。
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