論文の概要: Achieving Skilled and Reliable Daily Probabilistic Forecasts of Wind Power at Subseasonal-to-Seasonal Timescales over France

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16164v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 09:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.548057
• Title: Achieving Skilled and Reliable Daily Probabilistic Forecasts of Wind Power at Subseasonal-to-Seasonal Timescales over France
• Title（参考訳）: フランスにおける季節-季節間時間スケールにおける風力の高度で信頼性の高い日次確率予測
• Authors: Eloi Lindas, Yannig Goude, Philippe Ciais,
• Abstract要約: 本稿では,ECMWF サブシーズン・シーズン天気予報を1日から46日間のリードタイムの風力予測に変換するパイプラインを提案する。 本手法は,連続的ランク付け確率スキルスコアとエンサンブル平均正方形誤差の両方の観点から,気候基準線を50%上回ることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.772469080091925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate and reliable wind power forecasts are crucial for grid stability, balancing supply and demand, and market risk management. Even though short-term weather forecasts have been thoroughly used to provide short-term renewable power predictions, forecasts involving longer prediction horizons still need investigations. Despite the recent progress in subseasonal-to-seasonal weather probabilistic forecasting, their use for wind power prediction usually involves both temporal and spatial aggregation achieve reasonable skill. In this study, we present a forecasting pipeline enabling to transform ECMWF subseasonal-to-seasonal weather forecasts into wind power forecasts for lead times ranging from 1 day to 46 days at daily resolution. This framework also include post-processing of the resulting power ensembles to account for the biases and lack of dispersion of the weather forecasts. We show that our method is able to outperform a climatological baseline by 50 % in terms of both Continuous Ranked Probability Skill Score and Ensemble Mean Squared Error while also providing near perfect calibration of the forecasts for lead times ranging from 15 to 46 days.
• Abstract（参考訳）: 正確な、信頼性の高い風力発電予測は、グリッドの安定性、供給と需要のバランス、市場リスク管理に不可欠である。 短期的な気象予報は短期的な再生可能電力の予測に徹底的に使用されているが、より長い予測地平線を含む予測は依然として調査が必要である。 近年の季節-季節間気象確率予測の進歩にもかかわらず、風力予測には時間的・空間的アグリゲーションの両方が合理的なスキルを発揮させるのが普通である。 本研究では,ECMWFの季節-季節間天気予報を1日から46日間のリードタイムの風力予測に変換するための予測パイプラインを提案する。 このフレームワークはまた、天気予報の偏りと分散の欠如を考慮に入れた結果のパワーアンサンブルの処理後処理を含む。 本手法は, 連続ランク付確率スキルスコアとアンサンブル平均正方形誤差のいずれにおいても, 15日から46日間のリードタイムの予測をほぼ完璧にキャリブレーションしながら, 気候基準を50%上回ることができることを示す。

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