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Very Short-term Wind and Solar Power Forecasting Combining Autoregressive Algorithms and Weather Modeling Data

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Very Short-term Wind and Solar Power Forecasting Combining Autoregressive Algorithms and Weather Modeling Data

Lo scopo di questo lavoro è quello di combinare metodi autoregressivi e dati modellistici per prevedere in modo ottimale la produzione di energia eolica fino a 6 ore in anticipo.

Il sistema elettrico italiano sta evolvendo verso un’architettura intelligente, dove la produzione di fonti di energia rinnovabile (FER) prolifera sotto forma di fotovoltaico (PV) e generatori eolici. Una questione cruciale nei moderni sistemi di alimentazione consiste nel supportare questa proliferazione su larga scala mitigando il suo impatto negativo sulla stabilità della rete, il funzionamento e il controllo del sistema, rendendo necessario gestire in modo ottimale la produzione e il consumo di energia su scala ridotta. In questo contesto, l’orizzonte di previsione a brevissimo termine (ovvero da pochi minuti a 3-6 ore in avanti) sta guadagnando ulteriore attenzione poiché l’Autorità di regolamentazione italiana per energia, reti e ambiente (ARERA) potrebbe anche cambiare il mercato infragiornaliero rendendolo continuo , prevedendo un aumento dei volumi scambiati e aprendo la possibilità di aumentare i profitti nel mercato dell’energia.

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