التنبؤ بالطاقة الشمسية الاحتمالية باستخدام متوسط نموذج بايزي

تزايد الاهتمام بالتنبؤ الاحتمالي للتخفيف من المخاطر الناتجة عن عدم اليقين في الطاقة الشمسية، ولكن مجموعات توقعات الطقس العددية المتاحة بسهولة لمشغلي النظام غالبًا ما تكون منحازة ومفككة بشكل غير كافٍ. نقترح طريقة معالجة ما بعد باستخدام متوسط نموذج بايزي (BMA) مناسبة لتنبؤ الطاقة من محطات الطاقة الشمسية الضوئية على نطاق المرافق عبر عدة آفاق زمنية تصل إلى على الأقل المدى الزمني لليوم التالي. BMA هي تقنية لتحسين بيانات مجموعات توقعات الطقس العددية حيث يكون التنبؤ عبارة عن مجموع مرجح للدوال الكثافة الاحتمالية الخاصة بالأعضاء. نقوم بتخصيص BMA لتنبؤ محطات الطاقة الشمسية الضوئية على نطاق المرافق من خلال نمذجة قص الطاقة عند تصنيف العاكس AC ونتقدم بالنظرية الخاصة بـ BMA مع تحديد بارامترات نواة بيتا جديدة تتوافق مع القيود النظرية التي لم يتم تناولها سابقًا. تم عرض BMA لدراسة حالة لـ 11 محطة طاقة شمسية ضوئية على نطاق المرافق في تكساس، مع التنبؤ بدقة ساعة كاملة للسنة 2018. نهج BMA المختلط يقلل من عدم التشتت في المجموعة الخام ليتحسن مفهوم التنبؤ بشكل كبير، بينما يتفوق باستمرار على نهج إحصاءات خرج النموذج المجمّع (EMOS) المعلمي من الأدبيات. عند زمن استعداد 4 ساعات، تحقق معالجة ما بعد BMA درجات مهارة مستمرة مرتبة من 2-36٪ على المجموعة الخام، مع أداء متسق عند عدة أوقات استعداد مناسبة لعمليات نظام الطاقة.