Guest Editorial for the Special Section on Advances in Renewable Energy Forecasting:Predictability, Business Models and Applications in the Power Industry
Notice bibliographique
Résumé
The papers in this special section focus on advances in renewable energy forecasting, predictability, business models, and applications in the power industry. During the last 25 years, research has been conducted for developing renewable energy source (RES) forecasting algorithms, especially for wind and solar energy, seeking an improvement of predictability and uncertainty forecasting products. Research on wave energy forecasting is also being conducted, although this technology is not at the same maturity levels of wind and solar energy technologies. Furthermore, the number of companies selling forecasting services has proliferated and the reliability and availability of the services have improved. Currently, power system operators and electrical energy traders use weather and power forecasts embedded in their decision-making processes. Despite all this research and adoption by the energy industry, deterministic forecasts are still predominant in utility practice mainly due to: i) lack of understanding and standardization of uncertainty forecast products; and ii) high computational time associated with stochastic and robust optimization approaches. Moreover, proven business cases are also needed to demonstrate the benefits of uncertainty forecasts to end-users.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,010 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».