Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Day-ahead wind power forecasting in Poland based on numerical weather prediction / Bogdan Bochenek, Jakub Jurasz, Adam Jaczewski, Gabriel Stachura, Piotr SEKUŁA, Tomasz Strzyżewski, Marcin Wdowikowski, Mariusz Figurski // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2021 — vol. 14 iss. 8 art. no. 2164, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 17–18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2021-04-13. — P. Sekuła – dod. afiliacja: Institute of Meteorology and Water Management - National Research Institut


Autorzy (8)

  • Bochenek Bogdan
  • Jurasz Jakub
  • Jaczewski Adam
  • Stachura Gabriel
  • AGHSekuła Piotr
  • Strzyżewski Tomasz
  • Wdowikowski Marcin
  • Figurski Mariusz

Słowa kluczowe

wind power forecastingALAROnumerical weather predictionmachine learningday-ahead

Dane bibliometryczne

ID BaDAP133464
Data dodania do BaDAP2021-04-21
Tekst źródłowyURL
DOI10.3390/en14082164
Rok publikacji2021
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaEnergies

Abstract

The role of renewable energy sources in the Polish power system is growing. The highest share of installed capacity goes to wind and solar energy. Both sources are characterized by high variability of their power output and very low dispatchability. Taking into account the nature of the power system, it is, therefore, imperative to predict their future energy generation to economically schedule the use of conventional generators. Considering the above, this paper examines the possibility to predict day-ahead wind power based on different machine learning methods not for a specific wind farm but at national level. A numerical weather prediction model used operationally in the Institute of Meteorology and Water Management–National Research Institute in Poland and hourly data of recorded wind power generation in Poland were used for forecasting models creation and testing. With the best method, the Extreme Gradient Boosting, and two years of training (2018–2019), the day-ahead, hourly wind power generation in Poland in 2020 was predicted with 26.7% mean absolute percentage error and 4.5% root mean square error accuracy. Seasonal and daily differences in predicted error were found, showing high mean absolute percentage error in summer and during daytime.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
Wind power forecasts and network learning process optimization through input data set selection / Mateusz DUTKA, Bogusław ŚWIĄTEK, Zbigniew HANZELKA // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2023 — vol. 16 iss. 6 art. no. 2562, s. 1-36. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 34-36, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-03-08
artykuł
Forecasting wind capacity using gauss regression models based on nuclear functions — Prognozowanie mocy wiatrowej przy wykorzystaniu modeli regresji procesu Gaussa opartych na funkcjach jądra / Mariusz NIEKURZAK // Rynek Energii ; ISSN 1425-5960. — 2022 — nr 4, s. 61–71. — Bibliogr. s. 70–71, Summ., Streszcz.