太阳能生产：短期预测和风险管理

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英文标题：
《Solar energy production: Short-term forecasting and risk management》
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作者：
C\\\'edric Join, Michel Fliess, Cyril Voyant, Fr\\\'ed\\\'eric Chaxel
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  Electricity production via solar energy is tackled via short-term forecasts and risk management. Our main tool is a new setting on time series. It allows the definition of \"confidence bands\" where the Gaussian assumption, which is not satisfied by our concrete data, may be abandoned. Those bands are quite convenient and easily implementable. Numerous computer simulations are presented.
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中文摘要：
太阳能发电通过短期预测和风险管理来解决。我们的主要工具是时间序列的新设置。它允许定义“置信带”，其中高斯假设可能被放弃，而我们的具体数据不能满足这一假设。这些频带非常方便，易于实现。给出了大量的计算机模拟。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Data Structures and Algorithms        数据结构与算法
分类描述：Covers data structures and analysis of algorithms. Roughly includes material in ACM Subject Classes E.1, E.2, F.2.1, and F.2.2.
涵盖数据结构和算法分析。大致包括ACM学科类E.1、E.2、F.2.1和F.2.2中的材料。
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PDF下载：
--> Solar_energy_production:_Short-term_forecasting_and_risk_management.pdf (450.89 KB)

2022-5-10 20:49:29 上传

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关键词：风险管理 太阳能 Quantitative Applications QUANTITATIV

太阳能生产：短期预测和风险管理*,****,+米歇尔·弗利斯**,****西里尔·沃扬特***,弗里德里克·查塞尔**CRAN（CNRS，UMR 7039），洛林大学，BP 23954506 Vandoeuvre-lès-Nancy，法国（电子邮件：{cedric.join，frederic.chaxel}@univ-loraine.fr）**LIX（CNRS，UMR 7161），法国帕莱索91128埃科尔理工学院（电子邮件：Michel。Fliess@polytechnique.edu)***SPE（CNRS，UMR 6134），科西嘉大学帕斯夸尔保利分校，20250年，法国科尔特（电子邮件：voyant@univ-科塞。（法国）****AL.I.E.N.（ALgèbre pour identification&estimation numériques），法国南希利昂诺瓦街24-30号，英国石油公司60120号，54003号（电子邮件：{michel.fliess，cedric.join}@alien sas.com）+法国北欧里尔的非A项目卡斯特卢西奥H^opital de Castelluccio，英国石油公司8520177 Ajaccio，FranceAstract：太阳能发电通过短期预测和风险管理来解决。我们的主要工具是时间序列的新设置。它允许定义“密集带”，其中高斯假设可能会受到限制，而我们的具体数据无法满足这一假设。这些频带非常方便，易于实现。给出了大量的计算机模拟。关键词：太阳能、基于智能知识的系统、时间序列、预测、持续性、风险、波动性、正态性测试、置信区间。1.介绍1。1概述Reikard（2009）的以下几句话为我们的主题提供了极好的介绍：越来越多地使用太阳能作为电能来源，导致人们对短期辐射预测的兴趣增加。运营规划、电源切换、备份规划和短期电力采购，以及备用电源年龄和峰值负荷匹配规划都需要进行短期预测。

Trapero、Kourentzes&Martin（2015）总结了许多方法：可以根据输入数据和客观预测范围对太阳辐射预测方法的多样性进行分类。例如，NWP（数值天气预报）模型基于控制大气气流的运动和能量守恒的物理定律，在操作上用于预测大约6小时后的大气演变。虽然NWP模型是在地面数据不可用的地方预测太阳辐射的强大工具，但许多近地表物理过程发生在单一网格框内，太复杂，无法用方程表示和求解。因此，NWP模型无法成功地解决小于模型分辨率的局部过程。卫星获取的太阳辐射图像是一个有用的工具，用于量化大面积地表的太阳辐射，但它们需要在晴朗的天空条件下，以及在浓密的云层下，从每个像素和每个图像设置准确的辐射值。这些局限性使得时间序列分析成为从5分钟到6小时的短期预测范围的主要方法。请参见Kleissl（2013）了解稍微不同的观点。当然，关于时间序列的不同观点已经被运用。参见Bacher，Madsen&Nielsen（2009）；Diagne，David，Lauret，Boland&Schmutz（2013）；Duchon&Hale（2012）；劳雷特、沃扬特、苏布·达里、戴维和波吉（2015）；马汀、扎扎勒约、波罗、纳瓦罗、马尔尚和科尼（2010年）；Reikard（2009）；特拉佩罗、库伦茨和马丁（2015）；Voyant、Muselli&Nive t（2011）；Voyant、Paoli、Muselli&Nivet（2013年）；Voyant、Soubdhan、Lauret、David&Muselli（2015）；Yang，Sharma，Ye，Lim，Zhao&Aryaputer（2015），以及其中的参考文献。我们遵循另一种模式自由设置（Fliess&Join（20092015a，b）；Fliess，Join&Hatt（2011a，b））。

关于太阳能生产，Join、Voyant、Fliess、Nivet已经将其与源自持久性和人工神经网络的技术进行了比较，关于模型的重要性，请参见Fliess&Join（2013）——控制中的自由视点。在我们的背景下，可能值得强调的是，这种方法在可再生能源生产方面一直是成功的（Jama，Noura，Wahyudie&Assi（2015）；Join，Robert&Fliess（2010年）。Muselli、Paoli&Chaxel（2014）和Voyant、Join、Fliess、Nivet、Muselli&Paoli（2015）。让我们强调一下，我们的技术与当今时间序列的主流观点相去甚远（参见Meuriot（2012）和本文的参考文献）。1.2预测和风险根据Cartier&Perrin（1995）的一个定理，在非常弱的假设下，以下加性分解适用于任何时间序列：X（t）=e（X）（t）+X flucturati on（t）（1），其中o平均值，或者说趋势，E（X）（t）是非常小的，而（t）上的X flucturati正在迅速变化。分解（1）是唯一的，直到“小”相加。我们的短期预测技术基于对E（X）（t）的局部数学分析（Fliess&Join（2009）；Fliess，Join&Hatt（2011b）），这是由估计领域的最新进展所启发。它们有很好的效果，而且很容易实现。Join、Voyant、Fliess、Nivet、Muselli、Paoli&Chaxel（2014年）和Voyant、Join、Fliess、Nivet、Muselli&Paole（2015年）对太阳能的应用不需要与大多数其他方法相反，即大数据。

任何类型的预测都是近似的。这里，根据公式（1），在（t）上的快速流量X流量在很大程度上解释了这种差异。尽管这种内在风险显然在能源生产中起着关键作用，但在有关太阳能的文献中似乎并未对其进行认真研究。我们遵循（Aboua"issa，Fliess&Jo in（2016））并阐述了Fliess，Jo in&Hatt（2011a，b）提出的波动性观点。经典的正态性检验表明，我们的具体时间序列与高斯过程无关。因此，我们将众所周知的置信区间（在这种情况下没有多大意义）替换为置信区间，该置信区间在技术分析中与著名的布林格区间具有某种相似性（Bolling e r（2001））。这可能是风险分析的一个重要进展。备注1。参见，例如，Willink（2013），了解c on fi fi interval的最受欢迎的账目。1.3论文的组织Aboua"issa，Fliess&Join（2016）在本次会议上发表的论文已经总结了我们对时间序列的处理方法。因此，本材料不在此处重复。它为第2节提供了更多空间，其中o考虑了一种波动性，o确定了置信区间，o我们报告了大量基于真实气象数据的数值实验。第三部分讨论了太阳能预测和风险管理的一些想法。与Trapero（2015）相比。数值实验2。1表示写出时间t的太阳辐照度X（t）。这些数据是2013年在法国南希每分钟测量一次得出的。

为了简化计算机计算的表示，我们这里只使用2月和6月。根据Join、Voyant、Fliess、Nivet、Muselli、Paoli&Chaxel（2014）的预测，在X（t）前1小时编写Xpred60（t）。图2和图6中的结果来自同一参考文献。2.2波动性通过vol（t）=|X（t）确定波动性- Xpred60（t）- 60）|（2）其中Xpred60（t-60）预报是否比X（t）早1小时-60).如前所述，通过平均值E（X）（t）获得（见等式（1））。图3和图7显示了结果。为了简单起见，为volativityvolpred60（t）=Vol（t）设置以下基本持久性方案，其中Volpred60（t）是Vol（t）前1小时的预测值。2.3正态性测试将我们与方程（2）联系起来，方程（t）=X（t）- Xpred60（t）- 60）三个经典的正态性测试（参见Bourbonnais&Terraza（2010年）；Cryer&Cha n（2008）；Jarque&Bera（1987）；法官，格里菲斯，希尔，吕特克波尔和李（1988）；Thode（2002）），即oJarque Bera、oKolmogorov Smirnov、oLilliefors，在2013年的第五个月拒绝了信号差的高斯特性。图1-（a）和图1-（b）说明了这一点。2.4关于信心等级定义了第一个信心等级CB1，pred60（t）通过其前沿pred60（t）±Volpred60（t）参见图4和图8。为了提高CB1，pred60（t），通过新的前沿定义CB2，pred60（t）±αVolpred60（t），这里通过要求在最后三天内68%的测量数据为CB2，pred60（t）来确定参数α。参见图5和图9。在这里，我们不再重复计算。68%的数量显然受到信任区间的启发。（a） 2月（b）6月。1.信号分布（蓝色）和高斯分布（红色）（a）月视图（b）缩放2-（a）（c）缩放2-（a）图2。

2月：辐照度（蓝色）及其预测（红色）（a）月视图（b）缩放3-（a）（c）缩放3-（a）图3。2月：波动性（蓝色）及其趋势预测（红色）（a）月视图（b）缩放4-（a）（c）缩放4-（a）图4。2月：辐照度（蓝色），其预测（红色），置信带（黑色）--（案例：CB1）（a）月视图（b）5-（a）（c）5-（a）缩放图5。2月：辐照度（蓝色），其预测值（红色），置信带（黑色）--（案例：CB2）3。结论改进短期预测和相应的置信区间将在未来的出版物中讨论。季节性因素（参见Fliess&Join（2015b））当然会带来一些变化。这种沟通表明，一个“良好”的预测（例如，见Murphy（1993））应该包含一个风险度量。根据第2.3节，经典的统计置信区间没有意义，因此我们引入了置信区间，它不需要任何先验概率知识。当然，这些波段将进一步发展并应用于其他领域。不需要概率描述的因素已经在s（2006）中讨论过；Fliess&Join（2009）；Fliess，Join&Hatt（2011b）。这在应用学术科学中是一个全新的概念，概率描述往往是一个关键因素。这个基本的认识论问题应该进一步发展（另见Ayache（2010））。确认气象站的安装是通过E2D2项目，即环境与发展持久项目（Environment&DéDevelopment Durable）实现的，该项目由洛林大学（Universitéde Lorraine）和洛林地区（RéRegion Lorraine）支持。（a） 月视图（b）缩放6-（a）（c）缩放6-（a）图6。6月：辐照度（蓝色）及其预测（红色）（a）月视图（b）7-（a）（c）7-（a）缩放图7。

6月：波动率（蓝色）及其趋势预测（红色）（a）月视图（b）8-（a）（c）8-（a）缩放图8。6月：辐照度（蓝色），其预测值（红色），置信带（黑色）--（案例：CB1）参考值。Aboua"issa，M.Fliess，C.J.oin。关于短期流量预测及其可靠性。第八届IFAC形态制造。模型马纳。控制。，特洛伊，2016年。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01275311/en/E.阿亚切。空白天鹅——概率的终结。威利，2010年。巴赫，马德森，尼尔森。在线短期太阳能电力预测。太阳能能源。，83: 1772-1783,2009.J.博林格。布林格乐队。麦格劳·希尔，2001年。R、 Bourbonnais，M.Terraza。分析时间序列（3eéd.）。Dunod，2010年。P.卡地亚，Y.佩林。有限集上的积分。F.M.Diener编辑：《实践中的非标准分析》，第195-204页，斯普林格出版社，1995年。J.D.Cryer，K.-S.Chan。时间序列分析：在R中的应用（第二版）。2008年春天。M.Diagne，M.David，P.Lauret，J.Boland，N.Schmutz。回顾了太阳辐射预测方法，并对小型岛屿电网提出了建议。更新维持能源版次。，27: 65-76, 2013.C.杜雄，R.黑尔。气象学和气候学中的时间序列分析：导论。威利·布莱克威尔，2012年。（a） 月视图（b）9-（a）的缩放（c）9-（a）的缩放图9。6月：辐照度（蓝色），其预测（红色），置信带（黑色）--（案例：CB2）M.Fliess。分析非标准杜布鲁伊特。C.R.阿卡德。Sci。巴黎爵士。一、 342:797-802，2006M。弗利斯，C.加入。金融时间序列趋势存在的数学证明。A.El Jai，L.A fi，E.Zerrik，《系统理论：建模、分析和控制》编辑，第43-62页，佩皮尼昂大学出版社，2009年。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00352834/en/M.弗利斯，C.加入。无模型控制。《国际控制杂志》，86:2228-225220013。弗利斯先生，C。

加入，迈向时间序列因果关系的新观点。ESAIM ProcS，49:37-522015a。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00991942/en/M.Fliess，C.Join，时间序列中的季节性和周期性：计算机实验的新视角。巴黎菲南。马纳。Conf.，巴黎，2015b。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01208171/en/M.弗利斯，C.乔伊，F.哈特。波动性让你吃到最后。3esJ。识别。Expérim.模型。，杜爱，2011a。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00562488/en/M.弗赖斯，C.乔伊，F.哈特。A-t-on vraiment是一个金融机构的概率模型吗？Conf.Médit。Ingén.Sre系统。公司。，阿加迪尔，2011b。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00585152/en/M.A.贾马，H.努拉，A.瓦胡迪，A.阿西。使用无模型控制方法提高垂荡波能量转换器的性能。更新能源，83:93194112015。C.M.贾克，又称贝拉。观察值和回归残差的正态性检验。《国际统计》第55期：163172页，1987年。C.乔伊，G.罗伯特，M.弗利斯。我们的司令部负责管理瀑布式水电站。6eConf。内特。弗朗索夫。自动装置。，南希，2010年。在线：http://hal.archives-ouvertes.fr/inria-00460912/en/C.Join，C.Voyant，M.Fliess，M.Muselli，M.-L.Nivet，C.Paoli，F.C.haxel。通过不同时间序列技术进行短期太阳辐照度和辐射预测：一项初步研究。第三国际研讨会。包围友好能源应用。，巴黎，2014年。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01068569/en/G.G.Judge，W.E.Griffiths，R.C.Hill，H.Lütkepohl，T.C.Le E.经济计量学理论与实践导论（第二版）。威利，1988年。J.Kleissl（编）。太阳能预测和资源评估。学术出版社，2013年。P.劳雷特、C.沃扬特、T.苏布丹、M.大卫、P.波吉。

在孤岛环境下，机器学习技术在太阳辐射预测中的应用。太阳能。，112: 446-457, 2015.五十、 Martín、L.F.Zarzalejo、J.Polo、A.Navarro、R.Marchante、M.Cony。基于时间序列分析的全球太阳红外辐射预测：在太阳能热发电厂能源生产规划中的应用。SolarEner。，84: 1772-1781, 2010.V.Meur iot。时间概念的历史。哈马坦——学术界，2012年。A.H.墨菲，什么是好的预测？一篇关于天气预报中善的本质的文章。天气预报。，8: 281-293, 1993.G.雷卡尔。在高分辨率下预测太阳辐射：时间序列预测的比较。太阳能能源。，83:342-349, 2009.H.C.Thode，Jr.正态性测试。马塞尔·德克尔，2002年。J.R.特拉佩罗。结合波动率和核密度估计的太阳辐射预测间期估计。Research Gate，2015年。在线：https://www.researchgate.net/publication/280735790J.R.特拉佩罗，N.库伦茨，A.马丁。基于动态谐波回归的短期太阳辐射预测。能源，84:289-2952015。C.Voya nt、C.Jo in、M.Fliess、M.-L.Nivet、M.Muselli和C.Paoli。关于能源管理和大量历史数据的气象预测：第一眼。更新埃纳。《电能质量杂志》，2015年第13期。在线：https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01093635/en/C.Voyant，M.Muselli，C.Paoli，M.-L.Nivet。优化专门用于全球日辐射多元预测的人工神经网络。《能源》第36卷，2011年，第348-359页。C.沃扬特，C。Paoli，M.Muselli，M.-L.Nivet。利用时间序列模型对中层位置进行多视距太阳辐射预测。更新苏斯汀。能源版次。，28: 44-52, 2013.C.Voyant，T.So ubdhan，P.Lauret，M.David，M。