Centrala begrepp
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.
Sammanfattning
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.
Statistik
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.
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