A simplified seasonal forecasting strategy, applied to wind and solar power in Europe
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Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate levels of skill for forecasts of seasonal-mean wind speed and solar irradiance in Europe, using seasonal forecast systems available from the Copernicus Climate Change Service (C3S). While skill is patchy, there is potential for the development of climate services for the energy sector. Following previous studies, we show that, where there is skill, a simple linear regression-based method using the hindcast and forecast ensemble means provides a straightforward approach for producing calibrated probabilistic seasonal forecasts. This method extends naturally to using a larger-scale feature of the climate, such as the North Atlantic Oscillation, as the climate model predictor, and we show that this provides opportunities to improve the skill in some cases. We further demonstrate that, on seasonal-average and regional (e.g. national) average scales, wind and solar power generation are highly correlated with single climate variables (wind speed and irradiance). The detailed non-linear transformations from meteorological quantities to energy quantities, which are essential for detailed simulation of power system operations, are usually not necessary when forecasting gross wind or solar generation potential at seasonal-mean regional-mean scales. Together, our results demonstrate that where there is skill in seasonal forecasts of wind speed and irradiance, or a correlated larger-scale climate predictor, skilful forecasts of seasonal mean wind and solar power generation can be made based on the climate variable alone, without requiring complex transformations. This greatly simplifies the process of developing a useful seasonal climate service.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle