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风力发电的季节性预测

作者

上市的:
  • 劳埃德,劳埃德。
  • V·托拉尔巴。
  • 索雷特,A。
  • 拉蒙,J。
  • F.J.多布拉斯·雷耶斯。

摘要

能源部门在发电、维护活动和需求方面高度依赖气候变化。近年来,出现了一些为能源部门提供定制信息的气候服务。特别是,风速的季节性气候预测已被证明对风力发电行业有用。然而,大多数服务用户最终感兴趣的是发电量预测,而不是风力预测。虽然发电取决于除风力条件以外的许多因素,但容量系数是量化风力变化对生产影响的合适指标。本文首次提出了一种对一系列涡轮机等级的容量因数进行季节性预测的方法。讨论了该方法的优缺点,并以欧洲地区为例对预测质量进行了评估。

建议引用

  • 利多,利多&Torralba,V.&Soret,A.&Ramon,J.&Doblas-Reyes,F.J.,2019年。"风力发电的季节性预测,"可再生能源爱思唯尔,第143(C)卷,第91-100页。
  • 手柄:RePEc:eee:renene:v:143:y:2019年:i:c:p:91-100
    DOI:10.1016/j.renene.2019.04.135
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Staffell,Iain&Pfenninger,Stefan,2018年。"天气对电力供应和需求的影响越来越大,"能源爱思唯尔,第145(C)卷,第65-78页。
    2. Chris Hewitt、Simon Mason和David Walland,2012年。"气候服务全球框架,"自然气候变化《自然》,第2卷(12),第831-832页,12月。
    3. Matthias Themeßl&Andreas Gobiet&Georg Heinrich,2012年。"区域气候模型的经验统计降尺度和误差修正及其对气候变化信号的影响,"气候变化施普林格,第112(2)卷,第449-468页,5月。
    4. Staffell,Iain和Pfenninger,Stefan,2016年。"使用偏差修正重分析模拟当前和未来的风力发电量,"能源,爱思唯尔,第114卷(C),第1224-1239页。
    5. Ritter,Matthias&Shen,Zhiwei&López Cabrera,Brenda&Odening,Martin&Deckert,Lars,2015年。"设计风能潜力评估指标,"可再生能源,爱思唯尔,第83卷(C),第416-424页。
    6. Draxl,Caroline&Clifton,Andrew&Hodge,Bri-Mathias&McCa,Jim,2015年。"风力集成国家数据集(Wind)工具包,"应用能源爱思唯尔,第151(C)卷,第355-366页。
    7. Lydia,M.&Kumar,S.Suresh&Selvakumar,A.Immanuel&Prem Kumar,G.Edwin,2014年。"风力发电机组功率曲线建模技术综述,"可再生能源和可持续能源审查爱思唯尔,第30卷(C),第452-460页。
    8. Foley,Aoife M.&Leahy,Paul G.&Marvuglia,Antonino&McKeogh,Eamon J.,2012年。"风力发电预测的现有方法和进展,"可再生能源爱思唯尔,第37卷(1),第1-8页。
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    引文

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    引用人:

    1. 戴晓然、刘国平、胡文山,2023。"基于在线学习的超短期风电预测自关注模型,"能源爱思唯尔,第272(C)卷。
    2. 韩鹏(Han Peng)、李松银(Songyin Li)、林健(Linjian Shangguan)、范一莎(Yisa Fan)和张海(Hai Zhang),2023年。"风力发电设备故障分析及智能运维研究,"可持续性,MDPI,第15卷(10),第1-35页,5月。
    3. Kunle Babaremu&Nmesoma Olumba&Ikenna Chris-Okoro&Konyegwachie Chuckwuma&Tien Chien Jen&Oluseyi Oladijo&Esther Akinlabi,2022年。"太阳能-风能混合产品概述:突出挑战和可能的解决方案,"能源,MDPI,第15卷(16),第1-25页,8月。
    4. Karthuck Kanagarathinam&S.K.Aruna&S.Ravivarman&Mejdl Safran&Sultan Alfarhood&Waleed Alrajhi,2023年。"利用LSTM神经网络进行短期风电预测,加强城市可持续能源管理,"可持续性,MDPI,第15卷(18),第1-18页,9月。
    5. Natei Ermias Benti&Mesfin Diro Chaka&Addisu Gezahegn Semie,2023年。"利用机器学习和深度学习预测可再生能源发电:当前进展和未来展望,"可持续性,MDPI,第15(9)卷,第1-33页,4月。
    6. Bastien Alonzo和Philippe Drobinski、Riwal Plougonven和Peter Tankov,2020年。"法国月度至季度供需失衡风险的测算,"能源,MDPI,第13卷(18),第1-21页,9月。
    7. Katopodis、Theodoros&Markantonis、Iason&Vlachogiannis、Diamando&Politi、Nadia&Sfetsos、Athanasios,2021年。"通过高分辨率区域气候模型评估气候变化对希腊风特征的影响,"可再生能源爱思唯尔,第179(C)卷,第427-444页。
    8. Lledó、Llorenç&Ramon、Jaume&Soret、Albert&Doblas Reyes、Francisco Javier,2022年。"基于四个遥相关指数的欧洲可再生能源发电季节预测,"可再生能源,爱思唯尔,第186卷(C),第420-430页。
    9. 张,易&程,春田&杨,田田&金,小雨&贾,泽斌&沈,建建&吴,新余,2022年。"气候变化对水翼太阳能供应系统的影响评估,"可再生能源和可持续能源审查爱思唯尔,第162(C)卷。
    10. Hai Lin&Yi Yang&Shuguang Wang&Shuyu Wang&Jianping Tang&Guangtao Dong,2023年。"中国MSWX偏差修正气象强迫数据集的评估,"可持续性,MDPI,第15卷(12),第1-16页,6月。
    11. 巴布亚州齐安巴,2022年。"海上风电场项目投资的不确定性多标准分析——波罗的海波兰经济区案例研究,"应用能源爱思唯尔,第309(C)卷。
    12. Olaofe,Z.O.,2019年。"非洲海岸近地表风条件的量化:比较方法(基于卫星、NCEP CFSR和WRF),"能源爱思唯尔,第189(C)卷。

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    1. 基斯(Kies)、亚历山大(Alexander)和薛斯卡(Schyska)、布鲁诺(Bruno U.)和比卢索娃(Bilousova)、玛丽亚(Maria)和埃尔赛义德(El Sayed)、奥马尔(Omar)和尤拉斯(Jurasz)、雅库布(Jakub)和斯托克(Stoec。"可再生能源发电数据集及其对欧洲电力系统模型的影响,"可再生能源和可持续能源审查爱思唯尔,第152(C)卷。
    2. Yang,Mao&Wang,Da&Xu,Chuanyu&Dai,Bozhi&Ma,Miaomiao&Su,Xin,2023年。"风速波动分区算法中的功率传递特性及其在风电预测中的应用,"可再生能源爱思唯尔,第211(C)卷,第582-594页。
    3. 迪肯、马修和布卢姆菲尔德、汉纳和格林伍德、大卫和希伊、莎拉和沃克、莎拉&泰勒、菲尔·C,2021年。"考虑到气象敏感性增加,热脱碳对系统充分性的影响,"应用能源,爱思唯尔,第298卷(C)。
    4. 赵永宁与叶,林与李,志与宋,徐日朗,严生与苏,简,2016。"基于时间序列模型的新型双向风力发电预测机制,"应用能源爱思唯尔,第177(C)卷,第793-803页。
    5. Ian M.Trotter和Torjus F.Bolkesj{o}&Eirik o.J{aa}标准和乔恩·古斯塔夫·柯克路德(Jon Gustav Kirkerud),2021年。"北欧电力系统中加热和天气风险的电气化增加,"论文2112.02893,arXiv.org。
    6. Han,Chanok&Vinel,Alexander,2022年。"通过组合优化优化风电资源组合,减少预测误差,"能源爱思唯尔,第239卷(PB)。
    7. 顾,博&张,天人&孟,杭&张,金华,2021。"基于长短期记忆、云模型和非参数核密度估计的风电短期预测和不确定性分析,"可再生能源爱思唯尔,第164(C)卷,第687-708页。
    8. 俞光正与刘,成泉与唐,博与陈,如思与鲁,刘与崔,朝岳与胡,岳与申,凌旭与穆延,S.M.,2022年。"基于时空特征分布的区域风电场短期风功率预测,"可再生能源爱思唯尔,第199(C)卷,第599-612页。
    9. Duarte Jaconino、William&Nascimento、Ana Lucia da Silva&Calvetti、Leonardo&Fisch、Gilberto&Augustus Assis Beneti、Cesar&da Paz、Sheila Radman,2021年。"使用WRF模型预测巴西东北部两个风电场的每小时日风能,"能源,爱思唯尔,第230卷(C)。
    10. Kueppers、Martin&Paredes Pineda、Stephany Nicole&Metzger、Michael&Huber、Matthias&Paulus、Simon&Heger、Hans Joerg&Niessen、Stefan,2021年。"全球能源系统的脱碳途径——原型的定义和建模,"应用能源,爱思唯尔,第285卷(C)。
    11. Li,Jiale&Yu,Xiong(Bill),2018年。"伊利湖海岸线附近的陆上和海上风能潜力评估:空间和时间分析,"能源爱思唯尔,第147(C)卷,第1092-1107页。
    12. 马奇乌凯蒂斯、曼塔斯和尤塔提特、因加和马蒂沙奥斯卡斯、利纳斯和约克萨斯、贝纳斯和盖塞维奇乌斯、吉德利乌斯和斯费特索斯、阿萨纳西奥斯,2017年。"风力发电机功率曲线的非线性回归模型,"可再生能源爱思唯尔,第113卷(C),第732-741页。
    13. 托马·恩(Thomaßen)、乔治·雷德(Georg&Redl)、克里斯蒂安·布鲁克纳(Christian&Bruckner)、托马斯(Thomas),2022年。"纯能源市场会崩溃吗?低碳电力系统中的市场动态,"可再生能源和可持续能源审查《爱思唯尔》,第164(C)卷。
    14. 约翰·鲍姆加特纳(Johann Baumgartner)、凯瑟琳娜·格鲁伯(Katharina Gruber)、索菲亚·西蒙斯(Sofia G.Simoes)、伊夫斯·马里·圣德雷南(Yves-Marie Saint-Drenan)和约翰·施密特(Johannes Schmidt),2020年。"信息少,性能相似:基于机器学习的风力发电时间序列与可再生能源忍者比较,"能源,MDPI,第13卷(9),第1-23页,5月。
    15. Bosch,Jonathan&Staffell,Iain&Hawkes,Adam D.,2018年。"时间明确和空间解析的全球海上风能潜力,"能源爱思唯尔,第163(C)卷,第766-781页。
    16. Ye,Lin&Zhao,Yongning&Zeng,Cheng&Zhang,慈航,2017年。"基于空间模型的短期风电预测,"可再生能源爱思唯尔,第101(C)卷,第1067-1074页。
    17. Höltinger,Stefan&Mikovits,Christian&Schmidt,Johannes&Baumgartner,Johann&Arheimer,Berit&Lindström,Gorran&Wetterlund,Elisabeth,2019年。"气候极端事件对完全可再生电力系统可行性的影响:瑞典的案例研究,"能源爱思唯尔,第178(C)卷,第695-713页。
    18. Loukatou,Angeliki&Johnson,Paul&Howell,Sydney&Duck,Peter,2021年。"与蓄电池共存的风能项目的最优估值,"应用能源爱思唯尔,第283(C)卷。
    19. Pedro、Hugo T.C.和Lim、Edwin和Coimbra、Carlos F.M.,2018年。"实现实时太阳能和风力发电小时内预测的数据库基础设施,"可再生能源爱思唯尔,第123卷(C),第513-525页。
    20. Shahriari,M.&Cervone,G.&Clemente-Harding,L.&Delle Monache,L..,2020年。"使用模拟集成方法作为风电可预测性的代理测量,"可再生能源爱思唯尔,第146(C)卷,第789-801页。

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