基于树的从细粒度气象特征预测日前太阳能发电
机器学习
2023-12-04 v1 应用统计
摘要
准确的日前光伏（PV）发电预测对于支撑本地电网的高光伏渗透率及保障电网稳定性至关重要。我们采用最先进的基于树的机器学习方法生成此类预测，并且与以往研究不同，我们在此考虑了 (i) 各类气象及天文特征对光伏电力生产的影响，且 (ii) 在粗粒度与细粒度空间位置上均加以考量。为此，我们使用来自比利时数据并以小时分辨率预测日前光伏电力生产。我们研究的见解可协助公用事业机构、决策者及其他利益相关方优化电网运行、经济调度，并促进分布式光伏电力接入电网。
引用
@article{arxiv.2312.00090,
title = {Tree-based Forecasting of Day-ahead Solar Power Generation from Granular Meteorological Features},
author = {Nick Berlanger and Noah van Ophoven and Tim Verdonck and Ines Wilms},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00090},
year = {2023}
}