論文の概要: Characterization and forecasting of national-scale solar power ramp events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26596v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 16:56:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.605795
• Title: Characterization and forecasting of national-scale solar power ramp events
• Title（参考訳）: 全国規模のソーラーランプ現象の特徴と予測
• Authors: Luca Lanzilao, Angela Meyer,
• Abstract要約: 我々は、6434のPVステーションから15分間隔で2年間のPV発電を分析した。 我々は,太陽ランプ現象を定量的に定義し,その発生,頻度,規模を全国規模で体系的に特徴づける指標を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid growth of solar energy is reshaping power system operations and increasing the complexity of grid management. As photovoltaic (PV) capacity expands, short-term fluctuations in PV generation introduce substantial operational uncertainty. At the same time, solar power ramp events intensify risks of grid instability and unplanned outages due to sudden large power fluctuations. Accurate identification, forecasting and mitigation of solar ramp events are therefore critical to maintaining grid stability. In this study, we analyze two years of PV power production from 6434 PV stations at 15-minute resolution. We develop quantitative metrics to define solar ramp events and systematically characterize their occurrence, frequency, and magnitude at a national scale. Furthermore, we examine the meteorological drivers of ramp events, highlighting the role of mesoscale cloud systems. In particular, we observe that ramp-up events are typically associated with cloud dissipation during the morning, while ramp-down events commonly occur when cloud cover increases in the afternoon. Additionally, we adopt a recently developed spatiotemporal forecasting framework to evaluate both deterministic and probabilistic PV power forecasts derived from deep learning and physics-based models, including SolarSTEPS, SHADECast, IrradianceNet, and IFS-ENS. The results show that SHADECast is the most reliable model, achieving a CRPS 10.8% lower than that of SolarSTEPS at a two-hour lead time. Nonetheless, state-of-the-art nowcasting models struggle to capture ramp dynamics, with forecast RMSE increasing by up to 50% compared to normal operating conditions. Overall, these results emphasize the need for improved high-resolution spatiotemporal modelling to enhance ramp prediction skill and support the reliable integration of large-scale solar generation into power systems.
• Abstract（参考訳）: 太陽エネルギーの急速な成長は、電力系統の運用を変革し、グリッド管理の複雑さを増している。 太陽光発電(PV)の容量が増大するにつれて、PV生成の短期的な変動は相当な運用上の不確実性をもたらす。 同時に、ソーラーパワーランプのイベントは、突然の大規模な電力変動によるグリッド不安定や計画外の停止のリスクを増大させる。 したがって、太陽ランプイベントの正確な識別、予測、緩和は、グリッド安定性を維持するために重要である。 本研究では,6434のPVステーションから15分間の分解能で2年間のPV発電を解析した。 我々は,太陽ランプ現象を定量的に定義し,その発生,頻度,規模を全国規模で体系的に特徴づける指標を開発した。 さらに,ランプイベントの気象要因について検討し,メソスケールクラウドシステムの役割を強調した。 特に,昇降現象は朝の雲の放散と関連しているのに対し,午後の雲の覆いが増すと降雨現象がよく起こる。 さらに,SolarSTEPS, SHADECast, IrradianceNet, IFS-ENSなど,深層学習モデルと物理モデルから導かれる決定論的および確率的PVパワー予測の両方を評価するために,最近開発された時空間予測フレームワークを採用した。 その結果、SHADECastが最も信頼性の高いモデルであることが示され、2時間のリードタイムでSolarSTEPSよりも10.8%低いCRPSを達成した。 それにもかかわらず、最先端のノウキャスティングモデルは、通常の運転条件と比較してRMSEの予測が最大50%増加し、ランプのダイナミクスを捉えるのに苦労している。 これらの結果は,高分解能時空間モデルの改善の必要性を強調し,ランプ予測技術の向上と大規模太陽光発電の電力システムへの信頼性向上を支援した。

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