Kortsiktiga (upp till 2-3 dagar framåt) probabilistiska prognoser för vindkraft ger prognostiserade användare mycket värdefull information om osäkerheten i den förväntade vindkraften. Oavsett typ av dessa probabilistiska prognoser produceras de per horisont och informerar därför inte om utvecklingen av den prognostiserade osäkerheten genom prognosserier. Denna ytterligare information kan dock vara av största vikt för en stor klass av tidsberoende och flerstegsproblem i beslutsfattandet, t.ex. optimal drift av kombinerade vindkraftslagringssystem eller handel på flera marknader med olika grindstängningar. Denna fråga behandlas här genom att beskriva en metod som gör det möjligt att ta fram statistiska scenarier för kortsiktig vindkraft som står för både den ömsesidiga strukturen av förutsägelsefel och den prediktiva fördelningen av vindkraftsproduktionen. Metoden är baserad på omvandlingen av serie av förutsägelser fel till en multivariat Gaussian slumpmässig variabel, vars ömsesidiga struktur kan sedan sammanfattas med en unik kovariance matris. En sådan matris beräknas rekursivt för att ta hänsyn till långsiktiga variationer i prognosens felegenskaper. Metodens kvalitet och intresse visas med en tillämpning på testfallet för en flermotorig vindkraftpark under en period på mer än två år.
Denna modellering gör det möjligt för författarna i REF att tillhandahålla en metod för att omvandla probabilistiska förutsägelser till multivariata Gaussiska slumpvariabler.
From probabilistic forecasts to statistical scenarios of short-term wind power production
{'venue': None, 'journal': 'Wind Energy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}