Figure 2 - uploaded by Maxime Taillardat
Content may be subject to copyright.
14-Log-importance of QRF_O predictors for 24-h forecast of surface wind speed. A boxplot is composed of measures of log-importance of all the forests and all the stations (so 24 forests x 87 stations = 2088 measures of log-importance per predictor). Most important predictors are those who represent central and extreme locations of the ensemble.
Source publication
In numerical weather prediction, ensemble forecasts systems have become an essential tool to quantifyforecast uncertainty and to provide probabilistic forecasts. Unfortunately, these models are not perfect and a simultaneouscorrection of their bias and their dispersion is needed.This thesis presents new statistical post-processing methods for ensem...
Citations
... In recent years, as machine learning (ML) technique improves by leaps and bounds, more and more studies have applied ML to PV power prediction research [16][17][18][19] . In particular, the random forest method computes quickly, is not easy to over fitting and better in practical application 20 , which is widely used in the research of PV power [21][22] . ...
Photovoltaic grid-connected applications pose challenges to the stable and safe operation of power systems. Solar power predicted by a hybrid model based on numerical weather prediction (NWP) and random forests (RF) in order to enable grid-connected planning to balance fluctuations. Using downward solar short-wave radiation flux, temperature, wind speed, and other meteorological parameters obtained from the numerical weather forecast model, PV power forecast models with different initial time and durations under various weather conditions by RF are established. The correlations between observed and predicted power in daily, monthly and seasonal change are analyzed and both two powers are compared under three different detailed weather types. The results show that compared with NWP-principle method, this hybrid NWP-RF method can simulate the change of solar power under different weather conditions in the middle-lower plain of the Yangtze River more accurately. This model has an acceptable amount of data computation and high prediction accuracy, so that it can apply to engineering.
... In recent years, as machine learning (ML) technique improves by leaps and bounds, more and more studies have applied ML to PV power prediction research [16][17][18][19] . In particular, the random forest method computes quickly, is not easy to overfitting and better in practical application 20 , which is widely used in the research of PV power [21][22] . ...
Photovoltaic grid-connected applications pose challenges to the stable and safe operation of power systems. Solar power predicted by random forest based on numerical weather prediction model is proposed to enable grid-connected planning to balance fluctuations. Using downward solar short-wave radiation flux, temperature, wind speed, and other meteorological parameters obtained from the numerical weather forecast model, PV power forecast models with different initial time and durations under various weather conditions by random forest method are established. The correlations between observed and predicted power in daily, monthly and seasonal change are analyzed and both two powers are compared under three different detailed weather types. The results show that the proposed method can accurately simulate the change of solar power under different weather conditions in the middle-lower plain of the Yangtze River. This model has an acceptable amount of data computation and high prediction accuracy, so that it can apply to engineering.
... Ces approches statistiques sont particulièrement répandues en prévision saisonnière, puisque celle-ci fut initialement développée sous forme d'un bridging à partir les anomalies de TSO liées à l'ENSO, avant même que ne soient utilisés des modèles dynamiques (Barnett, 1981;Barnston et Smith, 1996;. Elles sont aussi très courantes en prévision numérique du temps à court terme, en particulier lorsqu'il s'agit de prévision d'ensemble (Taillardat, 2017), car la calibration y est nécessaire en vue d'applications opérationnelles. Les grandes familles de méthodes sont présentées ci-dessous. ...
Les prévisions numériques aux échéances infra-saisonnières connaissent un intérêt grandissant depuis une dizaine d'années, dans le sillage du projet Subseasonal-to-Seasonal (S2S) et de sa base de données de prévisions. Cet engouement est dû aux progrès réalisés dans deux directions : la meilleure compréhension théorique des phénomènes sources de prévisibilité à ces échéances, et la meilleure représentation de ces phénomènes dans les modèles numériques. Toutefois, la possibilité de prévoir des événements climatiques au-delà de deux semaines reste limitée et intermittente. Dans le Pacifique Sud-Ouest tropical (110°E-200°E ; 30°S-0°), la modulation des pluies par le principal mode planétaire de variabilité infra-saisonnière, l’oscillation de Madden-Julian (MJO), ainsi que la variabilité basse fréquence liée à El Nino Southern Oscillation (ENSO), laissent cependant entrevoir une possible anticipation des précipitations aux échelles infra-saisonnières. Cette thèse cherche à caractériser la prévisibilité des périodes de fortes précipitations dans le Pacifique Sud-Ouest tropical avec les systèmes de prévision S2S actuels. Elle propose pour cela un cadre d'évaluation appliqué aux re-prévisions de six systèmes de la base S2S sur une période de 18 ans (1996-2013) durant l'été austral (décembre-janvierfévrier), saison pour laquelle les pluies intenses sont les plus fréquentes dans la région. Deux approches parallèles sont ensuite développées pour améliorer les performances des prévisions par rapport à celles initialement obtenues. D'une part, des approches multi-modèles sont mises en oeuvre et permettent de produire des prévisions infra-saisonnières déterministes et probabilistes de meilleure qualité. D'autre part, une méthode de prévision statistique à partir des sorties des modèles est développée. Cette prévision statistico-dynamique part du principe que les modèles numériques prévoient mieux les indicateurs climatiques de grande échelle agissant sur les précipitations (ENSO et MJO) que les précipitations elles-mêmes. Lorsqu'on recalibre les précipitations prévues tout en incluant l'information liée à l'ENSO et à la MJO, l'approche statistico-dynamique est source d'améliorations notables des prévisions probabilistes de fortes pluies. Au-delà de l'évaluation systématique par des scores, ces travaux rendent aussi compte des capacités de prévision à plusieurs semaines d'échéance dans le cas d'événements référencés de fortes pluies. L'accent est mis sur la Nouvelle-Calédonie (163°E-169°E ; 23°S- 18°S), territoire situé dans la partie méridionale du domaine où la prévisibilité infra-saisonnière est modérée. Les performances ponctuelles des systèmes S2S sur ces événements sont mises en regard avec le contexte de grande échelle lié à l'ENSO et la MJO. Ce contexte permet également d'identifier des fenêtres d'opportunité où la confiance face à une prévision de précipitations intenses sera accrue.
Aujourd'hui, la plupart des centres de prévision météorologique produisent des prévisions d'ensemble. Ces données fournissent une description plus complète de l'atmosphère qu'une exécution unique du modèle météorologique. Cependant, elles peuvent souffrir d'erreurs de biais et de sous/sur-dispersion. Pour les corriger, des méthodes statistiques sont employées. Cette approche est appelée la calibration d'ensembles de prévisions. Dans cette thèse, nous proposons une méthode originale de calibration multivariée dans laquelle l'espace des données est discrétisé de façon à transformer un problème de régression multi-sorties en une classification à sortie unique. Les résultats de cette approche sont encourageants. Néanmoins, elle pose des difficultés quant à l'interprétation physique des modèles. Par la suite, une méthode de calibration en deux étapes est alors présentée: une première étape de classification vise à identifier les régimes météorologiques à l'aide d'une extension d'un modèle de mélange gaussien, la seconde à corriger la distribution d'ensemble dans chaque régime. Pour terminer, une interface web a été développée autour des prévisions et des ensembles de prévisions à moyen terme avec comme cas d'usage la planification d'évènements.
The management of clean energy is usually the key for environmental, economic, and sustainable developments. In the meantime, the energy management system (EMS) ensures the clean energy which includes many sources grouped in a small power plant such as microgrid (MG). In this case, the forecasting methods are used for helping the EMS and allow the high efficiency to the clean energy. The aim of this review paper is providing the necessary data about the basic principles and standards of photovoltaic (PV) power forecasting by stating numerous research studies carried out on the PV power forecasting topic specifically in the short-term time horizon which is advantageous for the EMS and grid operator. At the same time, this contribution can offer a state of the art in different methods and approaches used for PV power forecasting along with a careful study of different time and spatial horizons. Furthermore, this current review paper can support the tenders in the PV power forecasting.
