Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit der Windenergie durch Nutzung mehrerer hierarchischer Strukturen

Core Concepts

Durch die Nutzung der kreuzweisen zeitlichen und räumlichen hierarchischen Struktur von Windturbinen in Windparks kann die Genauigkeit der Windenergie-Prognosen für kurze Zeiträume verbessert werden.

Abstract

Die Studie untersucht, wie die Genauigkeit der Windenergie-Prognosen für verschiedene Zeithorizonte (10, 20, 30 Minuten und 1 Stunde) durch hierarchische Zeitreihenprognose-Methoden verbessert werden kann.
Es werden zwei Datensätze von Windparks verwendet, die Informationen zu Windgeschwindigkeit und Energieerzeugung auf Ebene einzelner Windturbinen enthalten. Die Daten werden sowohl zeitlich als auch räumlich aggregiert, um hierarchische Strukturen zu schaffen.
Es werden verschiedene Methoden zur Rekonstruktion kohärenter Prognosen über die hierarchischen Ebenen hinweg untersucht, darunter Bottom-up, Top-down, Middle-out und kombinierte Verfahren. Dabei werden einfache lineare Regressionsmodelle und leistungsfähige Gradient Boosting Verfahren als Basisprognosen verwendet.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Berücksichtigung der kreuzweisen zeitlichen und räumlichen Hierarchie zu genaueren Prognosen führt als die alleinige Betrachtung der räumlichen Hierarchie. Insbesondere für gröbere zeitliche Auflösungen liefern die rekonstruierten Prognosen hohe Genauigkeit, was die Akzeptanz für Kurzfrist-Windprognosen fördern könnte.

Stats

Die Windturbinen des Modells D in Datensatz A erzeugen im Durchschnitt mehr Energie als die Turbinen der Modelle A-C.
Die Windturbinen in Datensatz B erzeugen über alle Modelle hinweg etwa gleich viel Energie.

Quotes

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Key Insights Distilled From

Improving the forecast accuracy of wind power by leveraging multiple hierarchical structure

by Lucas Englis... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.03472.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Arten erneuerbarer Energien übertragen werden, um deren Prognosegenauigkeit zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie zur hierarchischen Prognose von Windenergie können auf andere erneuerbare Energien wie Solarenergie oder Wasserkraft übertragen werden. Ähnlich wie bei der Windenergie hängt die Energieerzeugung bei Solarenergie von Wetterbedingungen ab, während bei Wasserkraft die Flussmenge und -geschwindigkeit eine Rolle spielen. Durch die Anwendung von hierarchischen Prognosemodellen, die verschiedene Ebenen der Energieerzeugung berücksichtigen, können präzisere Vorhersagen getroffen werden. Dies ermöglicht eine bessere Planung der Energieerzeugung und -verteilung, was insgesamt zu einer effizienteren Nutzung erneuerbarer Energien führt.

Welche zusätzlichen Informationen, wie Wetterdaten oder Turbinenzustandsdaten, könnten in die Prognosemodelle integriert werden, um die Genauigkeit weiter zu steigern?

Um die Genauigkeit der Prognosemodelle weiter zu steigern, könnten zusätzliche Informationen wie detaillierte Wetterdaten, Turbinenzustandsdaten und geografische Informationen integriert werden. Wetterdaten wie Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Sonneneinstrahlung können die Vorhersagen für erneuerbare Energien wie Wind- und Solarenergie verbessern. Turbinenzustandsdaten wie Wartungsprotokolle, Alter der Turbinen und Leistungsverläufe können dazu beitragen, Ausfälle vorherzusagen und die Effizienz der Energieerzeugung zu optimieren. Geografische Informationen wie Topographie und Geländebeschaffenheit können ebenfalls in die Modelle einbezogen werden, um standortspezifische Einflüsse auf die Energieerzeugung zu berücksichtigen.

Wie lassen sich die Erkenntnisse zur hierarchischen Prognose nutzen, um die Entscheidungsfindung und Planung im Energiesystem zu verbessern?

Die Erkenntnisse zur hierarchischen Prognose können genutzt werden, um die Entscheidungsfindung und Planung im Energiesystem zu verbessern, indem sie präzisere und konsistente Vorhersagen ermöglichen. Durch die Integration von hierarchischen Prognosemodellen können Energieunternehmen und Netzbetreiber fundierte Entscheidungen treffen, um die Energieerzeugung zu optimieren, Engpässe vorherzusagen und die Netzstabilität zu gewährleisten. Die verbesserte Prognosegenauigkeit kann auch dazu beitragen, den Einsatz von Backup-Energieressourcen zu minimieren und die Integration erneuerbarer Energien in das Energiesystem zu erleichtern. Insgesamt können die Erkenntnisse zur hierarchischen Prognose dazu beitragen, die Effizienz, Nachhaltigkeit und Zuverlässigkeit des Energiesystems zu steigern.