Parceiro: UPVD

Autores: Shab Gbémou, Julien Eynard, Stéphane Thil, Stéphane Grieu

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Com o desenvolvimento de estratégias de gerenciamento preditivo para redes de distribuição de energia, informações confiáveis ​​sobre a geração de energia fotovoltaica esperada, que podem ser derivadas de previsões de irradiância horizontal global (GHI), são necessárias. Este trabalho aborda o tema da previsão multi-horizonte da irradiância horizontal global usando a regressão de processo gaussiano (GPR) e tenta responder à seguinte pergunta: as observações do GHI no tempo ou no passado devem ser escolhidas como entrada? Inicialmente é feita uma comparação entre modelos GPR baseados em tempo e modelos GPR baseados em observação, juntamente com uma discussão sobre o melhor kernel a ser escolhido em cada caso; uma comparação entre modelos GPR específicos de horizonte e multi-horizonte é então realizada. Os resultados de previsão obtidos também são comparados com os dados pelo modelo de persistência escalado. Observa-se que, ao buscar modelos multi-horizontes, é favorecido o uso de um kernel quasiperiódico e tempo como entrada, enquanto o melhor modelo específico de horizonte usa um kernel quadrático racional de determinação automática de relevância e observações GHI passadas como entrada. Em última análise, a escolha depende da complexidade e das restrições computacionais do aplicativo em questão.