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Probabilistic forecasting of regional solar power, based on a multi-model approach: application to the Italian Bidding Zones

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Probabilistic forecasting of regional solar power, based on a multi-model approach: application to the Italian Bidding Zones

Viene presentato un metodo di previsione probabilistica della produzione solare oraria per le sei zone di mercato italiano e le sue prestazioni vengono analizzate. Il sistema di previsione si basa sulla tecnica statistica Analog Ensemble (AnEn). Il sistema di previsione utilizza un approccio multi-modello.

In questo studio viene presentato un metodo per la previsione probabilistica della produzione solare oraria per le sei aree di mercato italiane e le sue prestazioni vengono analizzate. Il sistema di previsione si riferisce alla produzione solare, perché si prevede che questa fonte crescerà al di sopra di tutte le altre fonti di energia rinnovabile (FER) in Italia nel prossimo futuro.
Il sistema di previsione si basa sulla tecnica statistica Analog Ensemble (AnEn). Il metodo stima la distribuzione di probabilità della generazione futura utilizzando la produzione misurata in passato quando lo scenario meteorologico era molto simile a quello previsto. L’input del AnEn è costituito dalla previsione delle variabili meteorologiche che influenzano la produzione solare, ottenute da due diversi modelli numerici regionali di previsione meteorologica (NWP): Weather Research and Forecasting model (WRF) e Regional Atmospheric Modeling System (RAMS).

Il metodo è stato testato su tutte le aree di mercato per un periodo di un anno, utilizzando la produzione solare regionale fornita dal TSO italiano. L’AnEn, basato sulla previsione multi-modello, è stato confrontato con la persistenza e un’altra configurazione AnEn, basata sulle previsioni meteorologiche di un singolo modello NWP. L’approccio multi-modello offre migliori prestazioni rispetto ad altri metodi di riferimento. AnEn è un metodo probabilistico, quindi viene fornito anche un livello di confidenza per la previsione.

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