Evaluación de los pronósticos de energía eólica: una vista actualizada

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DOI: 10.1002 / we.2497[pic 2]

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ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN

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Evaluación de los pronósticos de energía eólica: una vista actualizada[pic 5]

JakobW. Messner 1[pic 6][pic 7]

Irene Schicker 3

Pierre Pinson 1

Jethro Browell 2

Mathias B. Bjerregård 1[pic 8][pic 9][pic 10]

1 Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), Lyngby, Dinamarca[pic 11][pic 12]

2 Ingeniería eléctrica y mecánica, Universidad de

Strathclyde, Glasgow, Reino Unido

3 Servicio Meteorológico de Austria (ZAMG), Viena, Austria

Correspondencia

Jakob W. Messner, Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), Lyngby, Dinamarca. Correo electrónico: jakob.messner@posteo.net

Información de financiación

Energistyrelsen, número de subvención / premio:

EUDP-64015-0559; Consejo de Investigación en Ingeniería y Ciencias Físicas, número de subvención / premio: EP / R023484 / 1

1. INTRODUCCIÓN[pic 13]

La energía eólica se ha convertido en una fuente de energía importante en muchos sistemas de energía. En Europa, ya cubre aproximadamente el 12% de la demanda total de electricidad. 1 Sin embargo, la variabilidad y la previsibilidad limitada de su producción desafían los mercados y los sistemas de energía, lo que hace que los pronósticos sean necesarios para una operación óptima (por ejemplo, equilibrio de carga y mantenimiento) y comercio. Se ha investigado mucho en el desarrollo de modelos de predicción de energía eólica y se han propuesto una variedad de modelos para diferentes aplicaciones y tipos de predicciones. Estos incluyen predicciones puntuales deterministas, predicciones probabilísticas de diversas formas y predicciones multivariadas o predicciones para eventos específicos como rampas o ráfagas, 2 ver, por ejemplo, Giebel et al. 3 para un informe general de vanguardia sobre previsión de energía eólica o Kariniotakis 4 para una cobertura reciente de los desafíos relacionados con la previsión de energía eólica (y la extensión a otras fuentes de energía renovable).

Uno de los desafíos actuales, que rara vez se cubre y se discute, es la verificación de pronósticos, tal vez porque muchos creen que los marcos de verificación están bien establecidos y los usuarios de pronósticos están contentos con su uso. La evaluación de pronósticos es crucial para el desarrollo de modelos, la selección del mejor proveedor de pronósticos o para el control de calidad. Algunos de sus principales objetivos incluyen la estimación de estadísticas de errores futuros, la comparación de la precisión del pronóstico de diferentes pronósticos o la búsqueda de fallas en un determinado modelo de pronóstico. Desafortunadamente, no es el caso de que el conocimiento actual sobre la verificación de pronósticos y los marcos de verificación existentes puedan brindarnos toda la información sobre la

calidad objetiva de los pronósticos y su valor para los usuarios de pronósticos. 5,6 Más recientemente, este aspecto fue discutido por Landberg et al. 7 o Bessa et al 8 para el caso específico de la previsión de energía eólica.

Las métricas de evaluación son herramientas para resumir las características de los errores de pronóstico, pero desafortunadamente, no existe una métrica universal que pueda examinar todas las cualidades de los pronósticos. El mejor pronóstico en una métrica puede funcionar mal con respecto a otra métrica. Por lo tanto, es esencial seleccionar un criterio de evaluación que refleje bien la función de costo del usuario del pronóstico, por ejemplo, si el costo de un error es directamente proporcional al error, el error absoluto medio es el más apropiado. La selección de un criterio de evaluación inadecuado puede llevar a conclusiones erróneas, como la selección de un proveedor de pronóstico que no es el mejor para la aplicación prevista. 9

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El historial de revisión por pares de este artículo está disponible en https://publons.com/publon/10.1002/we.2497.

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Al igual que los pronósticos en sí, también, la evaluación del pronóstico muestra cierto grado de incertidumbre, y los resultados de la evaluación no siempre tienen que reflejar las expectativas futuras, por ejemplo, puede haber diferencias de desempeño entre diferentes años, o si los pronósticos se evalúan solo para la temporada de verano, los resultados no tienen por qué ser representativos de la temporada de invierno. Por lo tanto, es importante diseñar la configuración de la evaluación de manera adecuada y poder cuantificar e interpretar correctamente estas incertidumbres de los resultados.

En contraste con el desarrollo del modelo de pronóstico, la evaluación del pronóstico no ha recibido tanta atención en la literatura de pronóstico de energía eólica. Las excepciones notables son Madsen et al. 10 que propone un protocolo estándar para la evaluación de pronósticos, Landberg et al. 7 que examina la evaluación de pronósticos por conjuntos, Bessa et al. 8 que analiza la relación entre la calidad del pronóstico y el valor, o Pinson y Girard 11 que discuten los enfoques de evaluación para los pronósticos de escenarios de energía eólica. No obstante, la evaluación del desempeño ha sido una herramienta importante en el desarrollo de modelos, y casi todas las publicaciones deberían basarse en algunas formas de marco de verificación para comparar su propio enfoque. Más allá de la energía eólica únicamente, se pueden encontrar varios trabajos de referencia sobre evaluación de pronósticos en la literatura general sobre pronósticos. Los ejemplos incluyen los estudios anteriores. 12-19

Tradicionalmente, las discusiones sobre las técnicas de evaluación de pronósticos han sido consideradas principalmente por los desarrolladores de modelos de pronósticos y, por lo tanto, los enfoques de evaluación propuestos a menudo se presentan de manera técnica y se enfocan en problemas específicos. En este estudio, queremos revisar la evaluación desde la perspectiva de un usuario de pronóstico, revisar algunas de las métricas de evaluación más importantes para el pronóstico de energía eólica y discutir su usabilidad para diferentes aplicaciones. Además, se discuten la configuración de la evaluación y la interpretación de los resultados de la evaluación. Por lo tanto, este documento pretende convertirse en una referencia para los usuarios de pronósticos al configurar un procedimiento de evaluación de pronósticos. No sugiere procedimientos o métricas específicos, sino que examina críticamente las ventajas y desventajas de diferentes enfoques para que permita a los usuarios del pronóstico adaptar soluciones para su propia aplicación específica. Como tal, complementa la parte 3 de la práctica recomendada de la Agencia Internacional de Energía (AIE) sobre selección de soluciones de previsión. 9

El resto de este documento está estructurado de la siguiente manera. En primer lugar, la Sección 2 demuestra con un simple ejemplo de pronóstico la importancia de seleccionar una métrica que se ajuste al producto de pronóstico, la diferencia entre calidad y valor, y las dificultades al interpretar los resultados de una configuración de evaluación inapropiada. La Sección 3 resume algunas de las métricas de evaluación más importantes para diferentes tipos de pronósticos, incluidos los pronósticos puntuales, los pronósticos probabilísticos de variables binarias, multicategóricas o continuas y escenarios multivariados. La sección 4 analiza los enfoques para establecer las tareas de evaluación e interpretar sus resultados. Finalmente, se puede encontrar una conclusión en la Sección 5.

1. CONTEXTO PRAGMÁTICO[pic 16]

En esta sección, queremos señalar los errores típicos de los procedimientos de evaluación en datos de ejemplo de pronóstico simple. Se consideran dos ejemplos bastante simples para ilustrar la importancia de las funciones de pérdida, el marco de verificación de los pronósticos y el vínculo entre la calidad y el valor de los pronósticos. Para ello, empleamos el conjunto de datos disponible abiertamente del concurso de previsión de energía eólica GEFCom 2014. 20 Este conjunto de datos consta de 2 años de mediciones de energía eólica por hora para 10 parques eólicos australianos (las ubicaciones exactas no se han revelado) y las correspondientes predicciones meteorológicas numéricas con 25 a 48 horas de anticipación de la velocidad del viento a 10 y 100 m sobre el suelo del Centro Europeo. para el modelo de alta resolución de pronósticos meteorológicos de mediano alcance (ECMWF). Para el estudio actual, solo usamos los pronósticos de viento de 100 m en un solo parque eólico. El conjunto de datos completo está disponible como apéndice de Hong et al. 20 Para facilitar la reproducción y el trabajo futuro, el subconjunto de estos datos y todo el código utilizado para generar los resultados de este documento se pueden descargar en Messner y Browell. 21

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